Laboratorio de visión y procesamiento de imágenes

Evaluación

Bibliografía

Calendario:

Num.Tema LigasLectura(s)
1   Introducción pptx; pdf  
2   Imágenes pptx; pdf HM2 (Basic I/O scripts)
3   Filtros pptx; pdf S3.2 (Linear filtering)
S3.3 (Non-linear filtering)
4   Dominio de la frecuencia pptx; pdf S3.4 (Fourier transforms)
S2.3.3 (Compression)
5   Aplicaciones del filtrado pptx; pdf S3.5.2 (Image pyramids)
S8.1.1 (Pyramid alignment)
Burt, Adelson. The Laplacian Pyramid
6   Histogramas y balance de colores pptx; pdf S3.1 (Histograms and color adjustment)
7   Detección de bordes pptx; pdf BB5 (Edges and Contours)
8   Filtros morfológicos pptx; pdf BB7 (Morphological Filters)
Tutorial con OpenCV
9   Regiones en imágenes binarias pptx; pdf BB8 (Regions in Binary Images)
10   Detección de líneas y círculos pptx; pdf S7.4.2 (Hough transforms)
HM3 (Detecting lines, circles, and other shapes)
11   Detección de caras pptx; pdf HM5 (Detecting and Recognizing Faces)
12   Segmentación de imágenes pptx; pdf HM4 (Foreground detection with the GrabCut algorithm,
Image segmentation with the Watershed algorithm)
Tutorial con OpenCV
13   Características de imagen pptx; pdf HM6 (Retrieving Images and Searching Using Image Descriptors)
S7.1.1 (Feature detectors)
S7.1.2 (Feature descriptors)
14   Image Matching pptx; pdf HM6 (Matching a logo in two images)
15   Alineación de imágenes pptx; pdf S8.1 (Pairwise alignment)
16   Pegado de imágenes pptx; pdf S8.2 (Image stitching)

Python

  1. The Python Tutorial: liga.
  2. Python Introduction & Linear Algebra Review: liga.
  3. Python NumPy Tutorial (with Jupyter and Colab): liga.
  4. NumPy Glossary: liga.

OpenCV

  1. Instalación de OpenCV con PyCharm: liga.
  2. Documentación C++/Python: liga.
  3. Documentación Java: liga.
  4. Tipos de Mat: liga.
  5. OpenCV-Python Tutorials Documentation liga.
  6. OpenCV Image Processing: liga.
  7. Contornos en OpenCV: liga.
  8. Clasificadores de cascada pre-entrenados: zip.
  9. OpenCV Repository: liga.

Imágenes y videos libres

  1. NIST Image Gallery: liga.
  2. Pexels: liga.
  3. Unsplash: liga.
  4. HDRi Haven: liga.
  5. The PASSTA Dataset: liga.

Material extra

  1. Código fuente del curso: liga.
  2. Image Processing Learning Resources: liga.
  3. Image Kernels Explained Visually: liga.
  4. DFT FFT: liga.
  5. Overview of the watershed algorithm: liga.
  6. Understanding Hough Transform With Python: liga.
  7. Non-Local Means Denoising: liga.
  8. VLFeat implementation of SIFT: liga.
  9. Histogram of Oriented Gradients explained using OpenCV: liga.
  10. 2D Catmull-Rom in 4 samples: liga.
  11. Cubic interpolation: liga.
  12. Projective Geometry for Image Analysis: liga.
  13. Columbia Imaging and Vision Laboratory: liga.
  14. The USC-SIPI Image Database: liga.
  15. Vision Texture homepage: liga.

Última actualización: 8/1/2025

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