Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
¡Las imágenes están en todas partes! Vivimos en una época en la que las imágenes contienen mucha información, a veces 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, incluso cuando vienen por miles. También aprenderás a restaurar imágenes dañadas, reducir ruido, redimensionar imágenes de forma inteligente, contar los puntos de un dado, aplicar detección facial y mucho más, usando scikit-image. Al completar este curso, podrás aplicar tus conocimientos a distintos ámbitos como Machine Learning e inteligencia artificial, visión por computador y robótica, análisis de imágenes espaciales y médicas, comercio minorista y muchos más. ¡Da el paso y adéntrate en el fascinante mundo de la visión por computador!
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción al Procesamiento de Imágenes y scikit-image
¡Sumérgete en las estructuras de imágenes digitales y aprende a procesarlas! Extrae datos, transforma y analiza imágenes usando NumPy y Scikit-image.
Con solo unas pocas líneas de código, convertirás imágenes RGB a escala de grises, obtendrás datos de ellas, generarás histogramas con información muy útil y separarás objetos del fondo.
- Da vida a las imágenes con scikit-image50 XP
- ¿Es en gris o a todo color?50 XP
- De RGB a escala de grises100 XP
- NumPy para imágenes50 XP
- Dale la vuelta100 XP
- Histogramas100 XP
- Primeros pasos con el umbralizado50 XP
- Aplica un umbral global100 XP
- Cuando el fondo no es tan evidente100 XP
- Probando otros métodos100 XP
- Aplica umbralización100 XP
2
Filtros, Contraste, Transformación y Morfología
Aprenderás a detectar formas de objetos usando filtros de detección de bordes, mejorar imágenes médicas con realce de contraste e incluso ampliar imágenes hasta cinco veces su tamaño original.
También aplicarás morfología para hacer que el umbral sea más preciso al segmentar imágenes y dar el siguiente paso en el procesamiento de imágenes con Python.
3
Restauración de Imágenes, Ruido, Segmentación y Contornos
¡Hasta ahora has hecho cosas muy interesantes con tus habilidades de procesamiento de imágenes!
En este capítulo, aplicarás la restauración de imágenes para eliminar objetos, logotipos, texto o zonas dañadas en fotografías.
También aprenderás a aplicar ruido, usar la segmentación para acelerar el procesamiento y encontrar elementos en imágenes por sus contornos.
4
Operaciones Avanzadas, Detección de Rostros y Características
Después de completar este capítulo, tendrás un conocimiento más profundo del procesamiento de imágenes, ya que serás capaz de detectar bordes, esquinas e incluso rostros. Aprenderás a detectar no solo rostros de frente, sino también perfiles, gatos o perros. Aplicarás tus habilidades a aplicaciones reales más complejas.
¡Aprende a dominar varias técnicas de procesamiento de imágenes muy utilizadas con muy pocas líneas de código!
Procesamiento de Imágenes en Python
Curso
completado
