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Opencv. Aplicaciones Prácticas de Visión Artificial con Python - 2. ª Edición

Opencv. Aplicaciones Prácticas de Visión Artificial con Python - 2. ª Edición

Domínguez Mínguez, Tomás

La visión artificial es una disciplina científica formada por un conjunto de técnicas que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes, con el fin de extraer información de utilidad. Su objetivo es automatizar tareas reservadas hasta ha ...

Editorial:
Marcombo
Año de edición:
2025
Materia:
Informatica
ISBN:
978-84-267-4016-8
Páginas:
418
Encuadernación:
Rústica
Colección:
INFORMATICA
23,89 €
IVA incluido
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Sinopsis

La visión artificial es una disciplina científica formada por un conjunto de técnicas que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes, con el fin de extraer información de utilidad. Su objetivo es automatizar tareas reservadas hasta ha

Índice

TABLA DE CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN
1.1 Visión artificial
1.2 OpenCV
1.3 Python

2. INSTALACIÓN DE OPENCV

3. PRIMEROS PASOS
3.1 Carga y visualización de la imagen almacenada en un archivo
3.2 Obtención de las características de una imagen
3.3 Creación de una imagen a partir de una matriz de píxeles
3.4 Modificación del valor de los píxeles de una imagen
3.5 Almacenamiento de una imagen en un archivo

4. FUNCIONES DE INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO
4.1 Ventanas
4.2 Líneas
4.3 Rectángulos
4.4 Círculos y elipses
4.5 Textos
4.6 Barras de desplazamiento

5. INTERACCIÓN CON EL RATÓN Y EL TECLADO
5.1 Gestión de eventos del ratón
5.2 Gestión de eventos del teclado

6. OPERACIONES BÁSICAS DE MANEJO DE IMÁGENES
6.1 Obtención del color de un píxel
6.2 Recorte de regiones
6.3 Escalado
6.4 Adición
6.5 Sustracción
6.6 Operaciones bit a bit
6.7 Cambio del espacio de color

7. HISTOGRAMAS

8. FILTROS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
8.1 Filtros basados en umbral
8.1.1 Filtro de umbral simple
8.1.2 Filtro de umbral Otsu
8.1.3 Filtro de umbral adaptativo
8.1.4 Comparación entre filtros
8.2 Filtros lineales
8.2.1 Filtro paso bajo (suavizado)
8.2.2 Filtro paso alto (de gradiente)
8.3 Filtros morfológicos
8.3.1 Filtro de dilatación
8.3.2 Filtro de erosión
8.3.3 Otros filtros morfológicos
8.4 Filtro Canny

9. CONTORNOS
9.1 Identificación
9.2 Dibujo
9.3 Cálculo del perímetro y el área
9.4 Bounding box
9.4.1 Pasatiempos. Las siete diferencias
9.5 Contornos de aproximación
9.6 Otras funciones

10. BÚSQUEDA DE IMÁGENES

11. RECONOCIMIENTO DE OBJETOS
11.1 Reconocimiento facial
11.2 Reconocimiento de ojos
11.3 Identificación de personas

12. OPERACIONES BÁSICAS DE MANEJO DE VÍDEO
12.1 Visualización de las imágenes capturadas por una cámara
12.2 Almacenamiento de vídeos
12.3 Reproducción de vídeos

13. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE VÍDEO
13.1 El mundo visto en dibujos animados
13.2 Contador de monedas
13.3 Clasificación de objetos irregulares
13.4 Identificación de figuras geométricas
13.5 Preservación de identidad
13.6 Mascota virtual (I)

14. REALIDAD AUMENTADA
14.1 Ropa y complementos
14.2 Decoración e interiorismo

15. SEGUIMIENTO DE OBJETOS EN PANTALLA
15.1 Color tracking
15.1.1 Rastreo de objetos
15.1.2 Mascota virtual (II)
15.1.3 Mascota virtual (III)
15.2 Meanshift

16. SUSTRACCIÓN DE UNA IMAGEN DE FONDO

17. ANEXO. FUNDAMENTOS DE PYTHON
17.1 Entorno de desarrollo
17.1.1 Instalación
17.1.2 Descripción general
17.2 Sintaxis básica de Python
17.3 Variables
17.4 Tipos de datos básicos
17.4.1 Números
17.4.2 Cadenas de caracteres
17.4.3 Booleanos
17.4.4 Conversión de tipos
17.5 Operadores
17.6 Estructuras de control
17.6.1 if?else
17.6.2 while
17.6.3 for
17.7 Estructuras de datos
17.7.1 Listas
17.7.2 Tuplas
17.7.3 Conjuntos
17.7.4 Diccionarios
17.8 Entrada de datos de usuario
17.9 EL Depurador de código de Python
17.10 Funciones
17.11 Alcance de las variables
17.12 Clases y objetos
17.12.1 Herencia
17.13 Módulos
17.14 Threads
17.15 Ficheros
17.16 Excepciones

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