Fundamentos de la Visión por Computadora - Parte 1

Resumen

Explore los principios y conceptos esenciales de la visión por computadora en este segmento introductorio de una serie más amplia sobre visión por computadora.

Programa de estudio

• **Introducción a la Visión por Computadora**
Visión general de la Visión por Computadora
Historia y Aplicaciones
Desafíos Clave
• **Fundamentos de Imágenes Digitales**
Representación y Tipos de Imágenes
Espacios de Color y Conversiones
Operaciones Básicas en Imágenes
• **Técnicas de Procesamiento de Imágenes**
Mejora de Imágenes
Umbralización e Imágenes Binarias
Filtrado (Suavizado y Afilado)
• **Detección y Correspondencia de Características**
Bordes y Contornos
Detectores de Puntos Clave (SIFT, SURF, ORB)
Técnicas de Correspondencia de Características
• **Segmentación Básica de Imágenes**
Segmentación Basada en Regiones
Métodos de Agrupamiento (K-means)
Algoritmo de la Cuenca Hidrográfica
• **Transformaciones Geométricas**
Traslación, Rotación y Escalado de Imágenes
Transformaciones Afinas y de Perspectiva
Homografía
• **Introducción al Aprendizaje Automático en Visión**
Conceptos Básicos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
Introducción a Redes Neuronales Convolucionales
Ejemplo Simple de Reconocimiento de Objetos
• **Proyecto y Estudios de Caso**
Proyecto Práctico que Involucra Tareas Básicas de Visión
Análisis de Aplicaciones Reales de Visión por Computadora
• **Resumen del Curso y Siguientes Pasos**
Revisión de Conceptos Clave
Introducción a Temas Avanzados en la Parte 2
Lecturas Adicionales y Recursos

Asignaturas

Ciencias de la Computación