--- title: "Implementación" url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/object-recognition/implementation/ description: "Object Recognition es un servicio preintegrado impulsado por Zia AI que puede reconocer, identificar y categorizar objetos individuales en imágenes." last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z service: Zia Services type: general --- # Implementación Esta sección solo cubre el trabajo con Object Recognition en la consola de Catalyst. Consulta las secciones de documentación del [SDK](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/zia-services/object-recognition) y la [API](https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/zia-services/object-recognition) para implementar Object Recognition en el código de tu aplicación. Como se mencionó anteriormente, puedes acceder a las plantillas de código que te permitirán integrar Object Recognition en tu aplicación de Catalyst desde la consola, y también probar la función subiendo imágenes y obteniendo los resultados. ### Acceder a Object Recognition Para acceder a Object Recognition en tu consola de Catalyst: 1. Navega a **Zia Services** en el panel izquierdo de la consola de Catalyst y haz clic en **Object Recognition.** ![obj-recog](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/obj-recognition-updated.webp) 2. Haz clic en **Try a Demo** en la página de la función Object Recognition. ![catalyst_or_test_page](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_test_page.webp) ### Probar Object Recognition en la consola de Catalyst Puedes probar Object Recognition seleccionando una imagen de muestra de Catalyst o subiendo tu propia imagen. Para escanear una imagen de muestra y reconocer los objetos: 1. Haz clic en **Select a Sample Image** en el cuadro. ![catalyst_or_sample](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_sample.webp) 2. Selecciona una imagen de las muestras proporcionadas. ![catalyst_or_select_sample](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_select_sample.webp) Object Recognition escaneará la imagen y listará los objetos reconocidos en la imagen junto con el nivel de confianza de cada objeto en valores porcentuales en la sección _Result_. ![catalyst_or_sample_scanned_1](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_sample_scanned_1.webp) Los colores en las barras de respuesta indican el rango del porcentaje de confianza del reconocimiento como: rojo: 0-30%, naranja: 30-80%, verde: 80-100%. Puedes usar las flechas para ver todos los objetos reconocidos. ![catalyst_or_sample_scanned_2](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_sample_scanned_2.webp) Haz clic en **View Response** para ver la [respuesta JSON](https://docs.catalyst.zoho.com/es/zia-services/help/object-recognition/key-concepts/#response-format). La respuesta JSON proporciona las coordenadas de cada objeto reconocido, su tipo y la puntuación de confianza del reconocimiento en un valor entre 0 y 1. ![catalyst_or_sample_json](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_sample_json.webp) Puedes consultar la [documentación de la API](https://docs.catalyst.zoho.com/es/api/code-reference/zia-services/object-recognition/#ObjectRecognition) para ver una estructura completa de respuesta JSON de muestra. Para subir tu propia imagen y probar Object Recognition: 1. Haz clic en **Upload** en la sección _Result_. ![catalyst_or_upload](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_upload.webp) Si estás abriendo Object Recognition después de haberlo cerrado, haz clic en **Browse Files** en este cuadro. ![catalyst_or_browse](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_browse.webp) 2. Sube un archivo desde tu sistema local. > **Nota:** El archivo debe estar en formato ._jpg_/._jpeg_ o ._png_. El tamaño del archivo no debe exceder 10 MB. La consola escaneará la imagen y mostrará los objetos reconocidos. ![catalyst_or_image_scanned](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_image_scanned.webp) Puedes verificar la respuesta JSON de manera similar. ![catalyst_or_image_json](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_image_json.webp) ### Acceder a plantillas de código para Object Recognition Puedes implementar Object Recognition en tu aplicación de Catalyst usando las plantillas de código proporcionadas por Catalyst para las plataformas [Java](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/java/v1/zia-services/object-recognition/), [Node.js](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/zia-services/object-recognition/) y [Python](https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/python/v1/zia-services/object-recognition/). Puedes acceder a ellas desde la sección debajo de la ventana de pruebas. Haz clic en la pestaña **Java SDK**, **NodeJS SDK** o **Python SDK**, y copia el código usando el icono de copiar. Puedes pegar este código en el código de tu aplicación web o Android donde lo necesites. ![catalyst_or_java](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_java_updated.webp) Puedes procesar el archivo de entrada como un nuevo `File` en Java. `ZCObjectDetectionData` contiene el método `detectObjects()` que detecta objetos en el archivo de imagen de entrada. `getObjectType()`, `getConfidence()`, `getObjectPoints()` obtienen el tipo de objeto, el valor de confianza y sus coordenadas respectivamente. ![catalyst_or_node](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_node_updated.webp) En Node.js, puedes pasar el archivo de imagen de entrada al método `detectObject()`. ![catalyst_or_python](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/object-recognition/catalyst_or_python.webp) En Python, puedes proporcionar un archivo .webp/.jpeg o .png como entrada al método `open()` y este devuelve el objeto del archivo de imagen como respuesta. El método `detect_object()` se usa para detectar e identificar los objetos en la imagen, y el archivo de entrada se pasa como argumento a este método. Devuelve las coordenadas de cada objeto, su tipo y la puntuación de confianza de cada reconocimiento.