OpenCV
[su_box title=»Objetivo del 26º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Encontrar objetos en una imagen usando el emparejamiento de plantillas Entender las funciones cv2.matchTemplate() y cv2.minMaxLoc() [/su_box] Teoría El emparejamiento de plantillas (o template matching en inglés) es un método para buscar y encontrar la ubicación de una […]
[su_box title=»Objetivo del 24º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Entender el concepto de retroproyección y su implementación utilizando las librerías Numpy y OpenCV. [/su_box] Teoría Este método fue propuesto por Michael J. Swain, Dana H. Ballard en su documento «Indexación a través de histogramas de […]
[su_box title=»Objetivo del 23º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] -Aprenderemos a encontrar y trazar histogramas 2D. [/su_box] Introducción En el primer artículo, calculamos y trazamos el histograma unidimensional. Se llama unidimensional porque solo tenemos en cuenta una característica, es decir, el valor de intensidad de escala […]
[su_box title=»Objetivo del 22º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Aprender el concepto de ecualización de histogramas y su utilidad para aumentar el contraste de las imágenes. [/su_box] Teoría Considere una imagen cuyos valores de píxeles están limitados solo a un rango específico de valores. Por ejemplo, […]
[su_box title=»Objetivo del 21º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Generar histogramas, usando funciones de OpenCV, Numpy y Matplotlib Estudiar las funciones cv2.calcHist() y np.histogram(). [/su_box] Teoría En sentido general, un histograma es un gráfico que muestra la distribución de frecuencias de una variable dada. En el caso de […]
[su_box title=»Objetivo del 20º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Entender la jerarquía de contornos, es decir, la relación padre-hijo en Contornos. Comprender el argumento modo de recuperación de contorno, de la función cv2.findContours() y sus posibles valores: RETR_LIST, RETR_EXTERNAL, RETR_CCOMP y RETR_TREE. [/su_box] Jerarquía Como se ha señalado anteriormente, el objetivo principal de la […]
[su_box title=»Objetivo del 18º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Aprender a extraer de los objetos en la imagen, algunas propiedades de uso frecuente tales como: Solidez, Diámetro Equivalente, Máscara de imagen, Intensidad Media, etc. Otras características adicionales se pueden encontrar en la documentación de Matlab para […]
[su_box title=»Objetivo del 17º tutorial de Curso de Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial» title_color=» #FFFFFF» radius=»20″ box_color=»#029730″] Aprender a utilizar las diferentes características de los contornos, como área, perímetro, centroide, cuadro delimitador, etc Estudiar varias funciones relacionadas con los contornos. [/su_box] Momentos Los momentos de la imagen permiten calcular algunas de sus características, […]