Aprende OpenCV con Python mediante Ejemplos: Implementa Algoritmos de Visión por Computador Proporcionados por OpenCV con Python para Procesamiento de Imágenes, Detección de Objetos y M

Título original:

Learn OpenCV with Python by Examples: Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV with Python for Image Processing, Object Detection and M

Contenido del libro:

Este libro es una guía completa para aprender los fundamentos de la visión por computador y el aprendizaje automático utilizando la potente biblioteca OpenCV y el lenguaje de programación Python. El libro ofrece un enfoque práctico para aprender los conceptos y técnicas de visión por computador a través de ejemplos prácticos. Todos los códigos de este libro están disponibles en Github.

A través de una serie de ejemplos, el libro cubre una amplia gama de temas, incluyendo el procesamiento de imágenes y vídeo, detección de características, detección y reconocimiento de objetos, aprendizaje automático y redes neuronales profundas. Cada capítulo incluye explicaciones detalladas de los conceptos y técnicas implicados, así como ejemplos prácticos y fragmentos de código que demuestran cómo implementarlos en Python. A lo largo del libro, los lectores trabajarán con ejemplos prácticos y proyectos, aprendiendo a crear aplicaciones de procesamiento de imágenes desde cero.

Tanto si es un principiante como un programador experimentado, este libro proporciona un valioso recurso para aprender visión por computador con OpenCV y Python. El estilo de escritura claro y conciso hace que sea fácil de seguir para los lectores, y los numerosos ejemplos aseguran que los lectores puedan practicar y aplicar lo que han aprendido. Al final del libro, los lectores tendrán una sólida comprensión de los fundamentos de la visión por computador y serán capaces de construir sus propias aplicaciones de visión por computador con confianza. Este libro es un excelente recurso para cualquiera que desee aprender visión por computador y aprendizaje automático utilizando la biblioteca OpenCV y el lenguaje de programación Python.

Tabla de contenidos.

1. Introducción 5.

2. Instalación 13.

2. 1 Instalación en Windows 14.

2. 2 Instalar Python en Ubuntu 16.

2. 3 Configurar PyCharm e instalar OpenCV 18.

3. Fundamentos de OpenCV 25.

3. 1 Cargar y visualizar imágenes 26.

3. 2 Cargar y visualizar vídeos 30.

3. 3 Visualizar Webcam 32.

3. 4 Fundamentos de la imagen 35.

3. 5 Dibujar formas 42.

3. 6 Dibujar textos 48.

3. 7 Dibujar un icono tipo OpenCV 50.

4. Interacción con el usuario 52.

4. 1 Operaciones con el ratón 53.

4. 2 Dibujar círculos con el ratón 56.

4. 3 Dibujar polígonos con el ratón 60.

4. 4 Recortar una imagen con el ratón 62.

4. 5 Introducir valores con las barras de desplazamiento 64.

5. Tratamiento de imágenes 70.

5. 1 Conversión de espacios de color 72.

5. 2 Redimensionar, Recortar y Rotar una Imagen 77.

5. 3 Ajustar el Contraste y el Brillo de una Imagen 83.

5. 4 Ajustar Tono, Saturación y Valor 87.

5. 5 Mezclar imagen 91.

5. 6 Operación Bitwise 94.

5. 7 Imagen Warp 101.

5. 8 Imagen borrosa 107.

5. 9 Histograma 114.

6. Detección de objetos 120.

6. 1 Detección de bordes 122.

6. 2 Dilatación y erosión 125.

6. 3 Detección de formas 129.

6. 4 Detección del color 139.

6. 5 Reconocimiento de texto con Tesseract 150.

6. 6. Detección de personas 161.

6. 7 Detección de caras y ojos 165.

6. 8 Eliminar fondo 170.

6. 9 Difuminar fondo 189.

7. Aprendizaje automático 196.

7. 1 Agrupación K-Means 200.

7. 2 K-Nearest Neighbors 216.

7. 3 Máquina de vectores soporte 237.

7. 4 Red neuronal artificial (RNA) 254.

7. 5 Red neuronal convolucional (CNN) 276.

Índice 305.

Referencias 308.

Acerca del autor 310.