Análisis de la condición del campo de fútbol basado en el agrupamiento de k-means

Football, a highly popular sport all over the world, requires that professional footballers practice it on a field of play in ideal conditions, which, among other things, includes the usage and maintenance of healthy natural grass. In this study, we present an unsupervised allocator strategy for image analysis of football pitches that uses k-means clustering and color comparison to assess whether a playing field is in good or bad condition. Our approach considers proportions of dominant RGB colors for automatized decision-making. We developed a prototype and tested it with a series of images; this paper offers a comparison between the findings of this test and our expected results.El fútbol, un deporte muy popular en todo el mundo, requiere que los futbolistas profesionales lo practiquen en un campo de juego en condiciones ideales, lo que, entre otras cosas, incluye el uso y mantenimiento de un césped natural saludable. En este estudio, presentamos una estrategia de asignación sin supervisión para el análisis de imágenes de campos de fútbol que utiliza agrupamiento k-means y comparación de colores para evaluar si un campo de juego está en buenas o malas condiciones. Nuestro enfoque considera las proporciones de los colores RGB dominantes para automatizar la toma de decisiones. Para tal fin, se desarrolló un prototipo que se probó con una serie de imágenes; los resultados obtenidos se compararon con los esperados