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.
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.
Ejercicio actual
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!