Descripción del proyecto

Curso Online

Curso de la visión por computador: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

Visión general del curso

Con este curso, el alumnado será capaz de aprender y entender los conceptos básicos de visión por computador. Además de implementar de forma práctica algoritmos de análisis de imágenes a través de computadores utilizando la biblioteca de funciones OpenCV.

El Análisis de Imágenes o Visión por Computador es la capacidad de los ordenadores de analizar imágenes capturadas por una cámara y obtener la información de los objetos que se hayan presentes en esa escena. En la actualidad, constituye uno de los campos de la Inteligencia Artificial con un mayor ritmo de desarrollo y que más aplicaciones nuevas está presentando.

¿Qué aprenderás?

  • Familiarizarse con el análisis de imágenes a través de computadores.
  • Implementar en C++ diversas aplicaciones de Visión por computador utilizando librerías de programación OpenCV, de libre distribución.
  • Conocer los diversos elementos y sensores que se utilizan en la visión por computador.
  • Aprender técnicas de procesamiento de imágenes digitales.
  • Descubrir las características principales que pueden definir a un objeto en una imagen digital y aprender a extraerlas.
  • Aplicar los diversos algoritmos de reconocimiento de patrones.

Plan de contenido

Módulo 1

  • Introducción a la Visión por Computador.
  • Óptica.
  • Cámaras digitales.
  • La biblioteca OpenCV.
  • Herramientas software del curso.
  • Escribiendo la primera aplicación.

Módulo 2

  • Imágenes digitales.
  • Espacios de color.
  • Operaciones matemáticas y lógicas.

Módulo 3

  • Convolución de imágenes digitales.
  • Correlación.
  • Manipulación geométrica de la imagen.

Módulo 4

  • Reducción de ruido.
  • Modificación del contraste.
  •  Realce de bordes.
  • Detección de bordes.

Módulo 5

  • Movimiento.
  • Segmentación.

Módulo 6

  • Transformaciones morfológicas y descriptores.
  • Reconocimiento de patrones.

Docentes a cargo del Curso

Arturo de la Escalera

Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid desde 1989, en donde obtuvo su doctorado en Robótica en 1995. Desde el año 1993 es profesor de la Universidad Carlos III de Madrid, siendo en la actualidad Catedrático de Universidad en el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática.

José María Armingol

Doctor por la Universidad Carlos III de Madrid (1997). Su carrera docente e investigadora comienza en esta Universidad en el año 1993, en la actualidad es Catedrático de Universidad en el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática. Editor asociado de las revistas científicas International Scholarly Research Notices, Journal of Physical Agents y Securitas Vialis.

Fernando García

Ing. de Telecomunicaciones, Máster en Robótica y Doctorado en Electrónica, Electricidad y Automática. Fernando es Profesor Titular en la Universidad Carlos III de Madrid donde es docente desde 2008, en asignaturas relacionadas con programación industrial e ingeniería de control. Fernando ha realizado estancias internacionales en centros de reconocido prestigio ( Vislab en Parma, y SUNY en Buffalo, Estados Unidos). En 2014 fue galardonado con el VII Premio de la Fundación Barreiros a la mejor investigación en el mundo de la automoción.

David Martín Gómez

Licenciado en Ciencias Físicas con especialización en Física Industrial (Automática) por la UNED en 2002, y Doctor en Ingeniería Informática por el CSIC y la UNED en 2008. El Dr. Martín ha sido investigador en el CERN, desde 2006 a 2008, e investigador posdoctoral en el CSIC desde 2008 a 2011. En la actualidad, es profesor e investigador en la Universidad Carlos III de Madrid y miembro del Laboratorio de Sistemas Inteligentes desde 2011.

Curso de la visión por computador: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

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