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Curso sobre Introducción a la visión por computadora: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

Visión general del curso sobre Introducción a la visión por computadora: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

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 equipos de análisis de imágenes capturadas por una cámara y obtener la información de los objetos que se presentan 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.

Hasta hace pocos años las cámaras digitales solo estaban implantadas en el ambiente industrial. Allí se utilizan con dos multas:

1. Lograr una mayor interacción entre los robots industriales y el entorno que los rodea.
2. Conseguir un control de calidad total de los productos fabricados.

Con la aparición de nuevo hardware, cámaras y algoritmos, el mundo de la Visión por Computador y no se centra exclusivamente en el ambiente industrial sino que se extiende a los teléfonos inteligentes, la industria del videojuego e incluso a los coches.

Otra técnica que ha cambiado recientemente es que hasta hace poco tiempo. Las técnicas de análisis de imágenes son accesibles solamente a un número reducido de especialistas. Los programas que se utilizaban eran costosos, con poca documentación y que exigían equipos informáticos de gama alta.

Esto es ahora muy distinto; en concreto la biblioteca OpenCV, que verá en el curso, tendrá una solución de altísimo nivel, adicionales, portátiles a diversos sistemas operativos y equipos, computadoras o teléfonos inteligentes y que funcionan de forma estándar en la comunidad científica.

Para que el alumnado pueda realizar diversas aplicaciones relacionadas con la Visión por Computador, a lo largo del curso se revisan los tipos básicos de elementos y sensores, según las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos, así como las técnicas más usuales de los músculos la información que proveen. A partir de dicho procesamiento de la información y de la extracción de características, se presentan diversos métodos para el reconocimiento de patrones.

Lo que aprenderás en este curso

• 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 un objeto en una imagen digital y aprender a explorarlas
• Aplicar los diversos algoritmos de reconocimiento de patrones

Plan de estudio del curso

SEMANA 1

Tema 1. Introducción a la Visión por Computador.
Tema 2. Óptica.
Tema 3. Cámaras digitales.
Tema 4. La biblioteca OpenCV.
Tema 5. Herramientas software del curso.
Tema 6. Escribiendo la primera aplicación.

SEMANA 2

Tema 7. Imágenes digitales.
Tema 8. Espacios de color.
Tema 9. Operaciones matemáticas y lógicas.

SEMANA 3

Tema 10. Convolución de imágenes digitales.
Tema 11. Correlación.
Tema 12. Manipulación geométrica de la imagen.

SEMANA 4

Tema 13. Reducción de ruido.
Tema 14. Modificación del contraste.
Tema 15. Realce de bordes.
Tema 16. Detección de bordes.

SEMANA 5

Tema 17. Movimiento.
Tema 18. Segmentación.

SEMANA 6

Tema 19. Transformaciones morfológicas y descriptores.
Tema 20. Reconocimiento de patrones.