¿Cómo crear una herramienta Python para el reconocimiento óptico de música y la creación de partituras digitales?

Crear una herramienta Python para el Reconocimiento Óptico de Música (Optical Music Recognition, OMR) y Creación de Partituras Digitales es un proyecto complejo que podemos desglosar en varios pasos. Aquí están las instrucciones de alto nivel:

Paso 1: Configuración del proyecto

Para empezar, debes tener instalado el entorno de desarrollo de Python (Python 3 y pip). Necesitarás bibliotecas como Opencv (para procesamiento de imágenes), PIL o Pillow (para manipulación de imágenes), numpy (para operaciones matemáticas), pytesseract (para OCR), music21 (para la manipulación de partituras musicales) y así sucesivamente.

Instala estos paquetes usando pip:

pip install opencv-python
pip install pillow
pip install numpy
pip install pytesseract
pip install music21

Paso 2: Preprocesamiento de la imagen

Comenzamos con el preprocesamiento de la imagen para eliminar cualquier ruido y simplificar la imagen. Convertiremos la imagen a un binario.

import cv2

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    return binary

Paso 3: Detección y procesamiento de las líneas de partituras

A continuación, necesitarás detectar las líneas del pentagrama de la partitura musical.

def process_staff_lines(binary_img):
    # Realizar operaciones morfológicas
    d = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
    dilated = cv2.dilate(binary_img, d)

    # Encontrar contornos
    contours, _ = cv2.findContours(255 - dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2:]

    # Filtrar contornos
    filtered = filter_contours(contours)

    return filtered

Paso 4: Segmentación de símbolos

Ahora, segmentaremos las notas. Intenta segmentar la imagen libre de ruido en sus símbolos individuales, como claves, cabezas de notas, tallos y demás.

def segment_notes(filtered_img):
    # Aplicar operaciones morfológicas
    d = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2, 2))
    dilated = cv2.dilate(filtered_img, d)

    # Encontrar contornos
    contours, _ = cv2.findContours(255 - dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2:]

    return contours

Paso 5: Reconocimiento de símbolos

Una vez que hayas segmentado las imágenes en sus símbolos individuales, ahora puedes crear una función para reconocer estos símbolos. Puedes usar bibliotecas como pytesseract para este propósito.

Paso 6: Conversión a un formato de notación musical

El paso final es convertir los símbolos reconocidos en un formato de software de notación musical, como MusicXML, usando la biblioteca music21.

from music21 import *
def write_to_musicxml(notes, filename):
    stream1 = stream.Stream()
    for note in notes:
        stream1.append(note.Note())
    stream1.write('musicxml', fp=filename)

Recuerda, es posible que necesites entrenar tu modelo de antemano usando un conjunto de imágenes de partituras musicales. Esto se debe a que el reconocimiento de símbolos, especialmente con la Música, es un proceso complejo y es posible que se necesite un modelo pre-entrenado para obtener resultados precisos.

Las implementaciones de ejemplo anteriores son simplistas e inefectivas, se han simplificado en gran medida debido a las complejidades de cada paso en todo el proceso. Tendrás que profundizar y entender cómo procesar partituras musicales, entender los diferentes tipos de notas, y demás. Este definitivamente no es un proyecto amigable para principiantes, pero estudiar sobre Procesamiento de Imágenes y aprendizaje automático seguramente te ayudará a configurar las cosas aquí.