OpenCV

[su_box title=»Objetivo del 35º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Definir el concepto de ORB (Oriented FAST Rotative Brief) Mostrar un ejemplo usando el método ORB [/su_box] Teoría Como entusiasta de OpenCV, lo más importante del ORB es que proviene de «OpenCV Labs». Este algoritmo fue criado […]

[su_box title=»Objetivo del 34º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Entenderemos los conceptos básicos del algoritmo FAST Encontraremos esquinas usando las funcionalidades de OpenCV para el algoritmo FAST. [/su_box] Teoría Hemos visto varios detectores de características y muchos de ellos son realmente buenos. Pero al mirar desde […]

[su_box title=»Objetivo del 33º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Aprenderemos acerca del otro detector de esquinas: Shi-Tomasi Corner Detector Veremos la función: cv2.goodFeaturesToTrack () [/su_box]   Teoría En el último capítulo, vimos el detector de esquinas Harris. Más tarde en 1994, J. Shi y C. Tomasi […]

[su_box title=»Objetivo del 32º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Entenderemos los conceptos detrás de Harris Corner Detection. Veremos las funciones: cv2. cornerHarris (), cv2. cornerSubPix () [/su_box]   Teoría En el último capítulo, vimos que las esquinas son regiones de la imagen con grandes variaciones de […]

[su_box title=»Objetivo del 31º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] En este capítulo, sólo trataremos de entender qué las características son importantes, por qué las esquinas son importantes, etc. [/su_box] Explicación La mayoría de ustedes habrán jugado a los juegos de rompecabezas. Usted obtiene un montón de […]

[su_box title=»Objetivo del 25º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Encontrar la transformada de Fourier de imágenes utilizando OpenCV Utilizar las funciones FFT disponibles en Numpy Aprender a aplicar la Fourier Transform Entender y utilizar las siguientes funciones: cv2. dft(), cv2. idft(), etc. [/su_box]   Teoría La […]

[su_box title=»Objetivo del 30º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Entender el algoritmo GrabCut para extraer el primer plano en imágenes Crear una aplicación interactiva para esto. [/su_box]   Teoría El algoritmo GrabCut fue diseñado por Carsten Rother, Vladimir Kolmogorov y Andrew Blake de Microsoft Research Cambridge, […]

[su_box title=»Objetivo del 29º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Aprendera utilizar la segmentación de imágenes basada en marcadores utilizando algoritmos de cuencas hidrográficas (Watershed) Entender el uso de la función cv2.watershed() [/su_box] Teoría Cualquier imagen en escala de grises se puede ver como una superficie topográfica […]

[su_box title=»Objetivo del 28º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Aprender a usar Transformada de Hough para encontrar círculos en una imagen. Entender la función cv2.HoughCircles() [/su_box]   Teoría Un círculo se representa matemáticamente como donde es el centro del círculo, y r es el radio del círculo. […]

[su_box title=»Objetivo del 27º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Entender el concepto de Transformada de Hough. Prender cómo usarlo para detectar líneas en una imagen. Estudiar las siguientes funciones: cv2.HoughLines(), cv2.HoughLinesP() [/su_box]   Teoría La transformada de Hough es una técnica popular para detectar cualquier forma, […]