Visión Artificial
Reconocimiento de imágenes y video
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.