Rutgers Classifieds>Rutgers Online Courses>Introducción a la visión por computador: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

Introducción a la visión por computador: desarrollo de aplicaciones con OpenCV

About this Course

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. Hasta hace pocos años las cámaras digitales solo estaban implantadas en el ambiente industrial. Allí se utilizan con dos fines: Lograr una mayor interacción entre los robots industriales y el entorno que los rodea. 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 ya no se centra exclusivamente en el ambiente industrial sino que se extiende a los smartphones, la industria del videojuego e incluso a los coches. Otra característica que ha cambiado recientemente es que hasta hace poco tiempo las técnicas de análisis de imágenes eran accesibles solamente a un reducido número 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 se verá en el curso, constituyen una solución de altísimo nivel, gratuitas, portables a diversos sistemas operativos y equipos, ordenadores o teléfonos inteligentes y que constituyen de facto un 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, viéndose las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos, así como las técnicas más usuales de procesar 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.

Created by: Universidad Carlos III de Madrid

Level: Intermediate


Related Online Courses

During this learning journey, you will be learning how to apply modernization in your Hybrid Cloud environment including IBM Z. We will look at lifecycle enablement by using DevOps, how to create... more
Deep learning es un área de reciente creación con una enorme popularidad. Deep learning busca el aprendizaje a partir de grandes volúmenes de datos y con ayuda de redes neuronales de gran ta... more
With today's increasing challenges of dealing with more aggressive and persistent threat actors, while also being inundated with information that is full of misinformation and false flags across... more
This course takes you through lessons 14 through 18 of CS6750: Human-Computer Interaction as taught in the Georgia Tech Online Master of Science in Computer Science program. In this course,... more
In this Capstone you’ll demonstrate your ability to perform like a Data Engineer. Your mission is to design, implement, and manage a complete data and analytics platform consisting of relational a... more

CONTINUE SEARCH

FOLLOW COLLEGE PARENT CENTRAL