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  3. Procesado de imágenes en Python
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    Introducción al procesamiento de imágenes y scikit-image

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    ¡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!

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    Filtros, Contraste, Transformación y Morfología

    Aprenderás a detectar formas de objetos utilizando filtros de detección de bordes, a mejorar imágenes médicas con realce de contraste e incluso a ampliar imágenes ¡hasta cinco veces su tamaño original! 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.

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    Restauración de imágenes, Ruido, Segmentación y Contornos

    Hasta ahora, ¡has hecho cosas muy chulas con tus habilidades de procesamiento de imágenes! En este capítulo, ¡aplicarás la restauración de imágenes para eliminar objetos, logotipos, texto o zonas dañadas 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.

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    Operaciones avanzadas, detección de rostros y rasgos

    Después de completar este capítulo, tendrás un conocimiento más profundo del procesamiento de imágenes, ya que podrás detectar bordes, esquinas ¡e incluso caras! Aprenderás a detectar no sólo caras de frente, sino también perfiles de caras, gatos o perros. Aplicarás tus conocimientos a aplicaciones más complejas del mundo real. Aprende a dominar varias técnicas de procesamiento de imágenes muy utilizadas ¡con muy pocas líneas de código!

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