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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.
¡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.
Ejercicio actual
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!