Resumen
Muchas de las millones de imágenes digitales que estamos generando necesitan interpretación, pero no hay suficientes ojos humanos para la tarea. Este curso te enseñará cómo usar bibliotecas de Python y modelos de aprendizaje profundo para automatizar la segmentación de imágenes. Quieres que tu aplicación consuma imágenes digitales y las convierta en datos utilizables, pero es demasiado laborioso hacerlo manualmente. En este curso, Segmentación de Imágenes, aprenderás a usar bibliotecas de Python y modelos de aprendizaje profundo para automatizar la interpretación de imágenes a través de la segmentación.
Primero, explorarás el uso de las bibliotecas OpenCV y Pillow. Luego, descubrirás cómo ajustar esas bibliotecas, incluyendo el uso del algoritmo watershed. Finalmente, aprenderás a utilizar los modelos de aprendizaje profundo U-Net y Mask R-CNN. Cuando termines este curso, tendrás las habilidades y conocimientos en segmentación de imágenes necesarios para incorporar la interpretación de imágenes en el flujo de trabajo de tu aplicación.
Universidad: Pluralsight
Categorías: Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de OpenCV, Cursos de Segmentación de Imágenes
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