OpenCV lanza un curso completamente gratis en video de visión artificial con Python



La visión artificial es un campo de la IA que permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y tomen acciones o hagan recomendaciones basadas en esa información. Si la IA permite que las computadoras piensen, la visión artificial les permite ver, observar y comprender.

La visión artificial funciona de manera muy similar a la visión humana, excepto que los humanos tienen una ventaja. La vista humana tiene la ventaja de las experiencias y los contextos aprendidos para diferenciar entre los objetos, qué tan lejos están, si se están moviendo o si hay algo mal en una imagen.

La visión artificial entrena a las máquinas para realizar estas funciones, pero tiene que hacerlo en mucho menos tiempo con cámaras, datos y algoritmos en lugar de retinas, nervios ópticos y una corteza visual.

Debido a que un sistema capacitado para inspeccionar productos o la manufactura de estos puede analizar miles de productos o procesos por minuto puede superar rápidamente las capacidades humanas, notando defectos o problemas imperceptibles.

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OpenCV

OpenCV (Biblioteca de visión artificial de código abierto) es una biblioteca de software de aprendizaje automático y visión artificial de código abierto. 

OpenCV se creó para proporcionar una infraestructura común para las aplicaciones de visión por computadora y para acelerar el uso de la percepción de la máquina en los productos comerciales. Al ser un producto con licencia BSD, OpenCV facilita que las empresas utilicen y modifiquen el código.

Junto con empresas bien establecidas como Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota que emplean la biblioteca, hay muchas nuevas empresas como Applied Minds, VideoSurf y Zeitera, que hacen un uso extensivo de OpenCV. 

Los usos desplegados de OpenCV abarcan desde unir imágenes de streetview, detectar intrusiones en videos de vigilancia en Israel, monitorear equipos mineros en China, ayudar a los robots a navegar y recoger objetos en Willow Garage, detectar accidentes por ahogamiento en piscinas en Europa, ejecutar arte interactivo en España y Nueva York, revisando las pistas en busca de escombros en Turquía, inspeccionando las etiquetas de los productos en fábricas de todo el mundo hasta la detección rápida de rostros en Japón.

Tiene interfaces C++, Python, Java y MATLAB y es compatible con Windows, Linux,  Android  y Mac OS. OpenCV se inclina principalmente hacia aplicaciones de visión en tiempo real y aprovecha las instrucciones MMX y SSE cuando están disponibles.  En este momento se están desarrollando activamente interfaces CUDA y  OpenCL con todas las funciones.

Hay más de 500 algoritmos y aproximadamente 10 veces más funciones que componen o admiten esos algoritmos. OpenCV está escrito de forma nativa en C++ y tiene una interfaz con plantilla que funciona a la perfección con contenedores STL.

Curso acelerado de OpenCV

Este curso te ayudará a dar tus primeros pasos en el aprendizaje de la visión artificial y la inteligencia artificial utilizando OpenCV. 

Aprenderás y te expondrás a una amplia gama de temas interesantes como manipulación de imágenes y videos, mejora de imágenes, filtrado, detección de bordes, detección y seguimiento de objetos, detección de rostros y el módulo de aprendizaje profundo OpenCV.

Finalmente, escucha al Dr. Satya Mallick (CEO, OpenCV.org) donde comparte sus puntos de vista sobre las oportunidades ilimitadas en el mercado laboral de visión por computadora e IA y cómo prepararse con confianza y de manera estructurada para una carrera satisfactoria en IA. 

Contenido del curso

  • Módulo 1: Introducción a las imágenes
  • Módulo 2: Manipulación básica de imágenes
  • Módulo 3: Anotación de imágenes
  • Módulo 4: Mejora de la imagen
  • Módulo 5: Acceso a la cámara
  • Módulo 6: Leer y escribir videos
  • Módulo 7: Filtrado de imágenes y detección de bordes
  • Módulo 8: Características de la imagen y alineación de la imagen
  • Módulo 9: Unión de imágenes y creación de panoramas
  • Módulo 10: Imágenes de alto rango dinámico (HDR)
  • Módulo 11: Seguimiento de objetos
  • Módulo 12: Detección de Rostros
  • Módulo 13: Detección de objetos
  • Módulo 14: Estimación de pose usando OpenPose

Puedes ir al curso usando el siguiente botón:


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