Computer Vision
Image and video recognition
Estimación de Profundidad Monocular con Redes Convolucionales Profundas en PyTorch
Este tutorial profundiza en la estimación de profundidad monocular, una tarea crucial en visión artificial. Exploraremos cómo las redes convolucionales profundas pueden predecir la distancia de los objetos desde una única imagen 2D. Se proporcionará una guía detallada con fundamentos teóricos y una implementación práctica usando PyTorch.
Estimación de Pose Humana en 2D con OpenPose: Un Tutorial Práctico con Python y OpenCV
Este tutorial te guiará paso a paso en la estimación de pose humana en 2D utilizando OpenPose, una de las librerías más robustas y precisas. Exploraremos desde los conceptos teóricos hasta la implementación práctica con Python y OpenCV, permitiéndote detectar los puntos clave del cuerpo en imágenes y vídeos.
Alineación y Calibración de Cámaras para Visión Estereoscópica 👁️🗨️
Este tutorial profundiza en los fundamentos y la práctica de la alineación y calibración de sistemas de cámaras estéreo. Exploraremos los conceptos clave, el proceso detallado utilizando OpenCV y cómo aplicar estos conocimientos para obtener mediciones 3D precisas.
Reconocimiento de Emociones Faciales con OpenCV y Redes Convolucionales (CNNs)
Este tutorial te guiará a través del proceso de creación de un sistema de reconocimiento de emociones faciales utilizando Python, OpenCV para el procesamiento de imágenes y detección de rostros, y redes neuronales convolucionales (CNNs) para clasificar emociones. Cubriremos desde la preparación del dataset hasta la implementación en tiempo real.
Segmentación Semántica de Imágenes con Redes U-Net en PyTorch: Un Enfoque Paso a Paso
Este tutorial te guiará a través de la implementación de una red U-Net, una arquitectura popular para la segmentación semántica de imágenes. Aprenderás desde los fundamentos teóricos hasta la construcción del modelo en PyTorch y su entrenamiento con un conjunto de datos real. Descubre cómo delimitar píxel a píxel los objetos en una imagen.
Detección de Objetos en Tiempo Real con YOLOv5 y OpenCV: Un Tutorial Práctico
Este tutorial te guiará paso a paso en la implementación de un sistema de detección de objetos en tiempo real utilizando el potente algoritmo YOLOv5 y la biblioteca OpenCV. Desde la preparación del entorno hasta la inferencia en vídeo, aprenderás a aplicar Visión Artificial de manera práctica y efectiva.