OPENCV. APLICACIONES PRACTICAS DE VISION ARTIFICIAL CON PYTHON - 2ª Edición

Tomás Domínguez Mínguez

Mayo de 2025       Páginas: 418

Código 11511      ISBN/EAN: 9788426740168

CONTENIDO:

La visión artificial es una disciplina científica formada por un conjunto de técnicas que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes, con el fin de extraer
información de utilidad. Su objetivo es automatizar tareas reservadas hasta hace poco tiempo al ámbito humano en áreas como la seguridad, la industria, el comercio, la
medicina, etc.

Muchas de las técnicas empleadas en visión artificial proceden de otras disciplinas, como la inteligencia artificial o el deep learning, que exigen amplios conocimientos matemáticos. Por ese motivo, su expansión no se ha producido hasta la llegada de librerías como OpenCV, que ocultan esta complejidad y las ponen al alcance de cualquiera que
disponga de unos conocimientos básicos de programación; en este caso, de Python.

En esta segunda edición aprenderá a usar la librería OpenCV de Python, con la que podrá desarrollar aplicaciones de visión artificial, tanto para imágenes estáticas como para vídeo. Todas las técnicas empleadas se exponen de forma clara y sencilla, sin entrar en conceptos matemáticos complejos. Además, se trata de un libro práctico, por lo que
está repleto de ejercicios, cuyo código se explica línea a línea.OpenCV es software libre, lo que significa que podrá usarlo sin restricciones. También
es multiplataforma, así que es posible ejecutarlo tanto en Windows como en MacOS o Linux.

Pero lo que realmente ha dado lugar a su enorme popularidad es la gran cantidad de algoritmos que implementa, con los que podrá:

• Poner en práctica técnicas de reconocimiento facial, identificación de objetos o personas, seguimiento de sus movimientos, etc.
• Crear aplicaciones de realidad aumentada, de inspección y vigilancia, orientadas a la robótica o juegos.

En cuanto a Python, este es uno de los lenguajes de programación más extendidos debido a su naturaleza multiplataforma, pero, sobre todo, por su sencillez y facilidad de uso. Eso ha hecho que se utilice en infinidad de ámbitos, entre los que destaca el de la visión artificial. Si no conoce este lenguaje, se proporciona un amplio anexo en el que se enseñan sus principios básicos de funcionamiento y con el que podrá seguir las prácticas propuestas de un modo fácil.

Sin lugar a dudas, este es el libro indicado para aprender a desarrollar con agilidad sus propias aplicaciones de visión artificial. No espere más, hágase con su ejemplar y exprima todo su potencial.

Tomás Domínguez es ingeniero en telecomunicaciones y doctor en inteligencia artificial, con amplia experiencia laboral técnica. Asimismo, ha ejercido como profesor universitario
de Ingeniería Informática en la Universidad Alfonso X el Sabio de Madrid.

INDICE EXTRACTADO:

TABLA DE CONTENIDO

1. INTRODUCCIÓN  
   1.1 Visión artificial  
   1.2 OpenCV  
   1.3 Python  

2. INSTALACIÓN DE OPENCV  

3. PRIMEROS PASOS  
   3.1 Carga y visualización de la imagen almacenada en un archivo  
   3.2 Obtención de las características de una imagen  
   3.3 Creación de una imagen a partir de una matriz de píxeles  
   3.4 Modificación del valor de los píxeles de una imagen  
   3.5 Almacenamiento de una imagen en un archivo  

4. FUNCIONES DE INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO  
   4.1 Ventanas  
   4.2 Líneas  
   4.3 Rectángulos  
   4.4 Círculos y elipses  
   4.5 Textos  
   4.6 Barras de desplazamiento  

5. INTERACCIÓN CON EL RATÓN Y EL TECLADO  
   5.1 Gestión de eventos del ratón  
   5.2 Gestión de eventos del teclado  

6. OPERACIONES BÁSICAS DE MANEJO DE IMÁGENES  
   6.1 Obtención del color de un píxel  
   6.2 Recorte de regiones  
   6.3 Escalado  
   6.4 Adición  
   6.5 Sustracción  
   6.6 Operaciones bit a bit  
   6.7 Cambio del espacio de color  

7. HISTOGRAMAS  

8. FILTROS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES  
   8.1 Filtros basados en umbral  
   8.1.1 Filtro de umbral simple  
   8.1.2 Filtro de umbral Otsu  
   8.1.3 Filtro de umbral adaptativo  
   8.1.4 Comparación entre filtros  
   8.2 Filtros lineales  
   8.2.1 Filtro paso bajo (suavizado)  
   8.2.2 Filtro paso alto (de gradiente)  
   8.3 Filtros morfológicos  
   8.3.1 Filtro de dilatación  
   8.3.2 Filtro de erosión  
   8.3.3 Otros filtros morfológicos  
   8.4 Filtro Canny  

9. CONTORNOS  
   9.1 Identificación  
   9.2 Dibujo  
   9.3 Cálculo del perímetro y el área  
   9.4 Bounding box  
   9.4.1 Pasatiempos. Las siete diferencias  
   9.5 Contornos de aproximación  
   9.6 Otras funciones  

10. BÚSQUEDA DE IMÁGENES  

11. RECONOCIMIENTO DE OBJETOS  
   11.1 Reconocimiento facial  
   11.2 Reconocimiento de ojos  
   11.3 Identificación de personas  

12. OPERACIONES BÁSICAS DE MANEJO DE VÍDEO  
   12.1 Visualización de las imágenes capturadas por una cámara  
   12.2 Almacenamiento de vídeos  
   12.3 Reproducción de vídeos  

13. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE VÍDEO  
   13.1 El mundo visto en dibujos animados  
   13.2 Contador de monedas  
   13.3 Clasificación de objetos irregulares  
   13.4 Identificación de figuras geométricas  
   13.5 Preservación de identidad  
   13.6 Mascota virtual (I)  

14. REALIDAD AUMENTADA  
   14.1 Ropa y complementos  
   14.2 Decoración e interiorismo  

15. SEGUIMIENTO DE OBJETOS EN PANTALLA  
   15.1 Color tracking  
   15.1.1 Rastreo de objetos  
   15.1.2 Mascota virtual (II)  
   15.1.3 Mascota virtual (III)  
   15.2 Meanshift  

16. SUSTRACCIÓN DE UNA IMAGEN DE FONDO  

17. ANEXO. FUNDAMENTOS DE PYTHON  
   17.1 Entorno de desarrollo  
   17.1.1 Instalación  
   17.1.2 Descripción general  
   17.2 Sintaxis básica de Python  
   17.3 Variables  
   17.4 Tipos de datos básicos  
   17.4.1 Números  
   17.4.2 Cadenas de caracteres  
   17.4.3 Booleanos  
   17.4.4 Conversión de tipos  
   17.5 Operadores  
   17.6 Estructuras de control  
   17.6.1 if…else  
   17.6.2 while  
   17.6.3 for  
   17.7 Estructuras de datos  
   17.7.1 Listas  
   17.7.2 Tuplas  
   17.7.3 Conjuntos  
   17.7.4 Diccionarios  
   17.8 Entrada de datos de usuario  
   17.9 EL Depurador de código de Python  
   17.10 Funciones  
   17.11 Alcance de las variables  
   17.12 Clases y objetos  
   17.12.1 Herencia  
   17.13 Módulos  
   17.14 Threads  
   17.15 Ficheros  
   17.16 Excepciones