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Procesamiento de imágenes en Python

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Descripción del curso

¡Las imágenes están por todas partes! Vivimos en una época en la que las imágenes contienen mucha información, que a veces es difícil de obtener. Por eso el preprocesamiento de imágenes se ha convertido en una habilidad muy valiosa, aplicable en muchos casos de uso. En este curso, aprenderás a procesar, transformar y manipular imágenes a tu antojo, aunque vengan por miles. También aprenderás a restaurar imágenes dañadas, realizar reducción de ruido, redimensionar imágenes de forma inteligente, contar el número de puntos de un dado, aplicar detección facial y mucho más, utilizando scikit-image. Tras completar este curso, podrás aplicar tus conocimientos a distintos ámbitos, como el machine learning y la inteligencia artificial, la visión artificial y robótica, el análisis de imágenes espaciales y médicas, el comercio minorista y muchos más. ¡Da el paso y sumérgete en el maravilloso mundo que es la visión por ordenador!
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En las siguientes pistas

Tratamiento de imágenes con Python

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Científico de Machine Learning con Python

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  1. 1

    Introducción al procesamiento de imágenes y scikit-image

    Gratuito

    ¡Lánzate a las estructuras de imágenes digitales y aprende a procesarlas! Extrae datos, transforma y analiza imágenes utilizando NumPy y Scikit-image. Con unas pocas líneas de código, convertirás imágenes RGB a escala de grises, obtendrás datos de ellas, obtendrás histogramas que contienen información muy útil, ¡y separarás los objetos del fondo!

    Reproducir Capítulo Ahora
    Haz que las imágenes cobren vida con scikit-image
    50 xp
    ¿Es gris o está lleno de color?
    50 xp
    RGB a escala de grises
    100 xp
    NumPy para imágenes
    50 xp
    Flipando
    100 xp
    Histogramas
    100 xp
    Empezar a utilizar el umbral
    50 xp
    Aplicar umbral global
    100 xp
    Cuando el fondo no es tan obvio
    100 xp
    Probar otros métodos
    100 xp
    Aplicar umbralización
    100 xp
  2. 2

    Filtros, Contraste, Transformación y Morfología

    Aprenderás a detectar formas de objetos utilizando filtros de detección de bordes, a mejorar imágenes médicas con la mejora del contraste ¡e incluso a ampliar imágenes hasta cinco veces su tamaño original! También aplicarás la morfología para que el umbralado sea más preciso al segmentar imágenes y pasarás al siguiente nivel de procesamiento de imágenes con Python.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Restauración de imágenes, Ruido, Segmentación y Contornos

    Hasta ahora, ¡has hecho cosas muy chulas con tus habilidades de procesamiento de imágenes! En este capítulo, ¡aplicarás la restauración de imágenes para eliminar objetos, logotipos, texto o zonas dañadas en las fotos! También aprenderás a aplicar ruido, a utilizar la segmentación para acelerar el procesamiento y a encontrar elementos en las imágenes por sus contornos.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Operaciones avanzadas, detección de rostros y rasgos

    Después de completar este capítulo, tendrás un conocimiento más profundo del procesamiento de imágenes, ya que podrás detectar bordes, esquinas ¡e incluso caras! Aprenderás a detectar no sólo caras de frente, sino también perfiles de caras, gatos o perros. Aplicarás tus conocimientos a aplicaciones más complejas del mundo real. Aprende a dominar varias técnicas de procesamiento de imágenes muy utilizadas ¡con muy pocas líneas de código!

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Sets De Datos

Images

Colaboradores

Collaborator's avatar
Hillary Green-Lerman
Collaborator's avatar
Sara Billen
Rebeca Gonzalez HeadshotRebeca Gonzalez

Data Scientist, Hiberus Tecnologia

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