Este ejercicio forma parte del curso
¡Lánzate a las estructuras de imágenes digitales y aprende a procesarlas! Extrae datos, transforma y analiza imágenes utilizando NumPy y Scikit-image. Con unas pocas líneas de código, convertirás las imágenes de RGB a escala de grises, obtendrás datos de ellas, obtendrás histogramas que contienen información muy útil, ¡y separarás los objetos del fondo!
Aprenderás a <strong>detectar formas de objetos</strong> utilizando filtros de detección de bordes, a <strong>mejorar imágenes médicas</strong> con realce de contraste <strong>e incluso a ampliar imágenes ¡hasta cinco veces su tamaño original! </strong> También aplicarás la morfología para que el umbralado sea más preciso al segmentar imágenes y pasarás al siguiente nivel de procesamiento de imágenes con Python.
Ejercicio actual
Hasta ahora, ¡has hecho cosas muy chulas 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 las fotos! También aprenderás a aplicar ruido, a utilizar la segmentación para acelerar el procesamiento y a encontrar elementos en las imágenes por sus contornos.
Después de completar este capítulo, tendrás un conocimiento más profundo del procesamiento de imágenes, ya que podrás <strong>detectar bordes, esquinas ¡e incluso caras! </strong> Aprenderás a detectar no sólo caras de frente, sino también perfiles de caras, gatos o perros. Aplicarás tus conocimientos a <strong>aplicaciones</strong> más complejas <strong>del mundo real.</strong> Aprende a dominar varias técnicas de procesamiento de imágenes muy utilizadas ¡con muy pocas líneas de código!