OpenCV: Visión por Computadora y Procesamiento de Imágenes

Procesa y analiza imágenes con OpenCV y Python. Aprende visión por computadora desde cero.

Beneficio exclusivo del Club Empresarial USIL: Descuentos corporativos, previa evaluación de cotización y volumen de participantes. No disponible en compra directa.
Desde
S/ 420
Inicio:
1 de diciembre
Duración:
24 horas
Horario:

Lunes y miércoles:
6:00 a 9:00 p. m.

Modalidad:
Lugar:
Zoom

¿Qué aprenderás?

En el curso de OpenCV: Visión por Computadora y Procesamiento de Imágenes, aprenderás a utilizar OpenCV con Python para capturar, transformar y analizar imágenes y video. Explorarás herramientas clave de visión por computadora aplicadas en sectores como salud, industria, seguridad y agricultura. Desarrollarás proyectos visuales con enfoque práctico y resolverás problemas reales con procesamiento digital de imágenes.

Al finalizar los módulos de aprendizaje, serás capaz de:

Usar OpenCV para leer, visualizar y manipular imágenes en distintos formatos.

Aplicar transformaciones, detectar bordes y modificar imágenes con precisión.

Mejorar el contraste y reconocer objetos con técnicas avanzadas de análisis visual.

Crear una app práctica de análisis de imágenes o video en tiempo real.

Módulos de aprendizaje

Diseñados para elevar tus conocimientos y habilidades de manera teórica y práctica

Módulo 1: Fundamentos de procesamiento de imágenes con OpenCV

Conoce los principios del procesamiento digital de imágenes, instalación de OpenCV y Python, y cómo trabajar con imágenes: lectura, visualización y estructuras digitales como matrices y canales.

Módulo 2: Operaciones básicas y transformaciones

Aprende a convertir espacios de color, manipular imágenes mediante redimensionamiento, recorte y rotación. Aplica filtros básicos y técnicas de umbralización para mejorar la calidad visual.

Módulo 3: Morfología y análisis estructural

Domina las operaciones morfológicas como erosión y dilatación, y utiliza transformaciones geométricas para la alineación y corrección visual en proyectos de procesamiento de imágenes.

Módulo 4: Detección de bordes y contornos

Identifica bordes usando filtros Sobel, Laplaciano y Canny. Aprende a detectar y dibujar contornos y aplicar estos conocimientos para segmentación y seguimiento de objetos en imágenes.

Módulo 5: Histogramas y mejora de contraste

Aprende a calcular e interpretar histogramas y utiliza técnicas como CLAHE para la mejora de contraste en imágenes, mejorando la visualización de detalles en imágenes en escala de grises o a color.

Módulo 6: Detección de características y patrones

Aplica algoritmos como Harris, FAST, SIFT y ORB para detectar puntos clave. Aprende técnicas de emparejamiento de características con BFMatcher y FLANN para el reconocimiento y seguimiento de patrones.

Módulo 7: Procesamiento en video en tiempo real

Captura y procesa video cuadro a cuadro en tiempo real. Aprende a aplicar filtros, detectar movimiento y seguir objetos en video, optimizando el rendimiento para trabajar con video en vivo.

Módulo 8: Proyecto final integrador

Desarrolla una solución completa utilizando técnicas aprendidas a lo largo del curso. Evalúa y presenta el proyecto final, mostrando la integración de habilidades y conocimientos adquiridos.

Docente

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