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Este ejercicio forma parte del curso
¡Sumérgete en las estructuras de imágenes digitales y aprende a procesarlas! Extrae datos, transforma y analiza imágenes usando NumPy y Scikit-image. Con solo unas pocas líneas de código, convertirás imágenes RGB a escala de grises, obtendrás datos de ellas, generarás histogramas con información muy útil y separarás objetos del fondo.
Aprenderás a <strong>detectar formas de objetos</strong> usando filtros de detección de bordes, <strong>mejorar imágenes médicas</strong> con realce de contraste <strong>e incluso ampliar imágenes hasta cinco veces su tamaño original.</strong> También aplicarás morfología para hacer que el umbral sea más preciso al segmentar imágenes y dar el siguiente paso en el procesamiento de imágenes con Python.
Ejercicio actual
¡Hasta ahora has hecho cosas muy interesantes con tus habilidades de procesamiento de imágenes! En este capítulo, aplicarás la <strong>restauración de imágenes para eliminar objetos, logotipos, texto o zonas dañadas</strong> en fotografías. También aprenderás a aplicar ruido, usar la segmentación para acelerar el procesamiento y encontrar elementos en imágenes por sus contornos.
Después de completar este capítulo, tendrás un conocimiento más profundo del procesamiento de imágenes, ya que serás capaz de <strong>detectar bordes, esquinas e incluso rostros.</strong> Aprenderás a detectar no solo rostros de frente, sino también perfiles, gatos o perros. Aplicarás tus habilidades a <strong>aplicaciones reales</strong> más complejas. ¡Aprende a dominar varias técnicas de procesamiento de imágenes muy utilizadas con muy pocas líneas de código!