Curso Gratuito en Español sobre Introducción a la Visión por Computador



Descubre la visión por computador programando aplicaciones de análisis de imágenes, uno de los campos más innovadores de la inteligencia artificial.

Acerca del Curso

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:

  1. Lograr una mayor interacción entre los robots industriales y el entorno que los rodea.
  2. 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.



Por la Universidad Carlos III de Madrid

La Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) es una innovadora universidad pública comprometida con la mejora de la sociedad a través de una docencia de la mayor calidad y de una investigación puntera de acuerdo con los más exigentes criterios internacionales.

 La UC3M tiene dos Facultades y una Escuela Politécnica, así como una Escuela de Postgrado y una Escuela de Doctorado.

Instructores

  • Arturo de la Escalera, Catedrático
  • José María Armingol, Catedrático
  • Fernando García, Profesor Titular
  • David Martín Gómez, Profesor Ayudante e Investigador
  • Abdulla H. Al-Kaff, Profesor Ayudante e Investigador

Aprenderás

  • Familiarizarse con el análisis de imágenes a través de computadores
  • Implementar en C++ diversas aplicaciones de Visión por computador utilizando librerías de programación OpenCV, de libre distribución
  • Conocer los diversos elementos y sensores que se utilizan en la visión por computador
  • Aprender técnicas de procesamiento de imágenes digitales
  • Descubrir las características principales que pueden definir a un objeto en una imagen digital y aprender a extraerlas
  • Aplicar los diversos algoritmos de reconocimiento de patrones

Plan de Estudios

  • Parte 1
    • Introducción a la Visión por Computador.
    • Óptica.
    • Cámaras digitales.
    • La biblioteca OpenCV.
    • Herramientas software del curso.
    • Escribiendo la primera aplicación.
  • Parte 2
    • Imágenes digitales.
    • Espacios de color.
    • Operaciones matemáticas y lógicas.
  • Parte 3
    • Convolución de imágenes digitales.
    • Correlación.
    • Manipulación geométrica de la imagen.
  • Parte 4
    • Reducción de ruido.
    • Modificación del contraste.
    • Realce de bordes.
    • Detección de bordes.
  • Parte 5
    • Movimiento.
    • Segmentación.
  • Parte 6
    • Transformaciones morfológicas y descriptores.
    • Reconocimiento de patrones.

Puedes dedicarle entre 3 y 4 horas por semana.

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Jesús Amaro

Si lees esto, es por que sabes leer. Un saludo...

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