Visión Por Computador [Spanish]

Qué es la homografía En el campo de la visión por computadora, dos imágenes cualesquiera de la misma superficie plana en el espacio están relacionadas por una homografía. Esto tiene muchas aplicaciones prácticas, como la rectificación de imágenes, el registro de imágenes o el movimiento de la cámara (rotación y traducción) entre dos imágenes. Una vez que se ha realizado la resección de la cámara a partir de una matriz de homografía estimada, esta información se puede usar para la navegación o para insertar modelos de objetos 3D en una imagen o video, de modo que se representen con la perspectiva correcta y parezcan haber sido parte del escena original. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Homografía (visión por computadora) Capítulo 2: Transformación afín Capítulo 3: Matriz de transformación Capítulo 4: Unión de imágenes Capítulo 5 : Intersección línea-plano Capítulo 6: Matriz fundamental (visión por computadora) Capítulo 7: Resección con cámara Capítulo 8: Rectificación de imágenes Capítulo 9: Matriz de cámaras Capítulo 10: Autocalibración de cámaras (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre homografía. (III) Real ejemplos mundiales del uso de la homografía en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Homografía.    

¿Qué es la visión por computadora? Las tareas de visión por computadora incluyen métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes digitales, así como la extracción de datos de alta dimensión del mundo real para proporcionar información numérica o simbólica, como por ejemplo en forma de juicios. En el contexto de esta discusión, la comprensión se refiere al proceso de transformar imágenes visuales en descripciones del entorno que sean comprensibles para los procesos de pensamiento y que tengan la capacidad de evocar acciones apropiadas. Es posible interpretar esta comprensión de imágenes como el proceso de extraer información simbólica de datos de imágenes mediante el uso de modelos que se han creado con la ayuda de la teoría del aprendizaje, la geometría, la física y la informática. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Visión por computadora Capítulo 2 : Visión artificial Capítulo 3: Análisis de imágenes Capítulo 4: Segmentación de imágenes Capítulo 5: Flujo óptico Capítulo 6: Movimiento detección Capítulo 7: Reconocimiento de gestos Capítulo 8: Pose (visión por computadora) Capítulo 9: Rita Cucchiara Capítulo 10: Cámaras estéreo (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión por computadora. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión por computadora en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Visión por Computadora.    

¿Qué es el mapeo tonal? El mapeo tonal es una técnica utilizada en el procesamiento de imágenes y gráficos por computadora para mapear un conjunto de colores a otro para aproximar la apariencia de colores altamente dinámicos. Imágenes de rango dinámico (HDR) en un medio que tiene un rango dinámico más limitado. Las impresiones, los monitores CRT o LCD y los proyectores tienen un rango dinámico limitado que es inadecuado para reproducir toda la gama de intensidades de luz presentes en escenas naturales. El mapeo de tonos aborda el problema de la fuerte reducción del contraste desde el resplandor de la escena hasta el rango visualizable, preservando al mismo tiempo los detalles de la imagen y la apariencia del color, importantes para apreciar el contenido original de la escena. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Tone_mapping Capítulo 2: Gamma_correction Capítulo 3: Captura_HDR_de_multiexposición Capítulo 4: Representación_de_alto_rango_dinámico Capítulo 5: Mejora_de_sombras_y_altas_iluminaciones Capítulo 6: Alto_rango_dinámico Capítulo 7: Tone_reproduction Capítulo 8: Luminance_HDR Capítulo 9: Aurora_HDR Capítulo 10: EasyHDR (II) Respondiendo al público arriba preguntas sobre el mapeo tonal. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del mapeo tonal en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Mapeo Tonal.    

¿Qué es la transformada de radón? En matemáticas, la transformada de radón es la transformada integral que lleva una función f definida en el plano a una función Rf definida en el (dos- dimensional) espacio de líneas en el plano, cuyo valor en una línea particular es igual a la integral de línea de la función sobre esa línea. La transformada fue introducida en 1917 por Johann Radon, quien también proporcionó una fórmula para la transformada inversa. Radon también incluyó fórmulas para la transformación en tres dimensiones, en las que la integral se toma en planos. Posteriormente se generalizó a espacios euclidianos de dimensiones superiores y, más ampliamente, en el contexto de la geometría integral. El análogo complejo de la transformada de radón se conoce como transformada de Penrose. La transformada de radón se aplica ampliamente a la tomografía, la creación de una imagen a partir de los datos de proyección asociados con escaneos transversales de un objeto. Cómo se beneficiará (I) Conocimientos y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transformada de radón Capítulo 2: Transformada de Fourier Capítulo 3: Bessel función Capítulo 4: Teorema de convolución Capítulo 5: Transformada discreta de Fourier Capítulo 6: Series de Fourier Capítulo 7: Integración por partes Capítulo 8: Transformada fraccionaria de Fourier Capítulo 9: Transformada de Mellin Capítulo 10: Núcleo de Poisson (II) Respondiendo a la Principales preguntas del público sobre la transformada de radón. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la transformada de radón en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Transformación de Radón.    

Qué es la reducción de ruido La reducción de ruido es el proceso de eliminar el ruido de una señal. Existen técnicas de reducción de ruido para audio e imágenes. Los algoritmos de reducción de ruido pueden distorsionar la señal hasta cierto punto. El rechazo de ruido es la capacidad de un circuito para aislar un componente de señal no deseado del componente de señal deseado, como ocurre con la relación de rechazo de modo común. Cómo se beneficiará (I) Ideas y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Reducción de ruido Capítulo 2: Sistema de reducción de ruido Dolby Capítulo 3: Dbx (reducción de ruido) Capítulo 4: Procesamiento de imágenes digitales Capítulo 5: Ruido de la imagen Capítulo 6: Wavelet Capítulo 7: Diferencia de gaussianas Capítulo 8: Filtro bilateral Capítulo 9: Medias no locales Capítulo 10: Coincidencia de bloques y filtrado 3D (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la reducción de ruido. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la reducción de ruido en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de reducción de ruido.    

Qué es la ecualización de histograma La ecualización de histograma es un método en el procesamiento de imágenes para ajustar el contraste utilizando el histograma de la imagen. Cómo lo hará beneficio (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Ecualización de histograma Capítulo 2: Función de distribución acumulativa Capítulo 3: Histograma Capítulo 4: Variable aleatoria Capítulo 5: Estadística de orden Capítulo 6: HSL y HSV Capítulo 7: Histograma de color Capítulo 8: Distribución uniforme continua Capítulo 9: Resolución óptica Capítulo 10: Función de distribución empírica (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la ecualización de histograma. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la ecualización de histograma en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de ecualización de histograma.    

Qué es la detección de bordes La detección de bordes es un conjunto de técnicas matemáticas que tienen como objetivo reconocer bordes, que se definen como curvas en una imagen digital en las que el brillo de la imagen cambia abruptamente o, más formalmente, contiene discontinuidades. La dificultad de descubrir discontinuidades en señales unidimensionales se conoce como detección de pasos, y el problema de encontrar discontinuidades de señales a lo largo del tiempo se conoce como detección de cambios. Ambas técnicas se utilizan para encontrar discontinuidades en señales. El método de detección de bordes es una herramienta esencial en los campos del procesamiento de imágenes, la visión artificial y la visión por computadora, especialmente en las áreas de detección y extracción de características. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Detección de bordes Capítulo 2: Procesamiento de imágenes digitales Capítulo 3: Operador de Sobel Capítulo 4: Cruz de Roberts Capítulo 5: Detector de bordes Canny Capítulo 6: Algoritmo de Marr-Hildreth Capítulo 7: Transformación de características invariantes de escala Capítulo 8: Operador de Laplace discreto Capítulo 9: Espacio de escala Capítulo 10: Operador de Prewitt (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la detección de bordes. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la detección de bordes en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de detección de bordes.    

¿Qué es la difusión anisotrópica? En el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, la difusión anisotrópica, también llamada difusión Perona?Malik, es una técnica que tiene como objetivo reducir el ruido de la imagen sin eliminar partes significativas. del contenido de la imagen, normalmente bordes, líneas u otros detalles que son importantes para la interpretación de la imagen. La difusión anisotrópica se asemeja al proceso que crea un espacio de escala, donde una imagen genera una familia parametrizada de imágenes cada vez más borrosas basándose en un proceso de difusión. Cada una de las imágenes resultantes de esta familia se proporciona como una convolución entre la imagen y un filtro gaussiano isotrópico 2D, donde el ancho del filtro aumenta con el parámetro. Este proceso de difusión es una transformación lineal e invariante en el espacio de la imagen original. La difusión anisotrópica es una generalización de este proceso de difusión: produce una familia de imágenes parametrizadas, pero cada imagen resultante es una combinación entre la imagen original y un filtro que depende del contenido local de la imagen original. Como consecuencia, la difusión anisotrópica es una transformación no lineal y variante en el espacio de la imagen original. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Difusión anisotrópica Capítulo 2: Leyes de difusión de Fick Capítulo 3: Ecuación de difusión Capítulo 4: Ecuación de calor Capítulo 5: Ecuaciones de Navier-Stokes Capítulo 6: Variación total Capítulo 7: Divergencia Capítulo 8: Operador de Laplace Capítulo 9: Curl (matemáticas) Capítulo 10: Teorema de divergencia (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre anisotrópico difusión. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la difusión anisotrópica en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Difusión Anisotrópica.    

Qué es el histograma de imagen Un histograma de imagen es un tipo de histograma que actúa como una representación gráfica de la distribución tonal en una imagen digital. Traza el número de píxeles para cada valor tonal. Al observar el histograma de una imagen específica, el espectador podrá juzgar la distribución tonal completa de un vistazo. Cómo se beneficiará ( I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Histograma de imagen Capítulo 2: Histograma Capítulo 3: Histograma de color Capítulo 4: Umbral (procesamiento de imágenes) Capítulo 5: Ecualización de histograma Capítulo 6: Ecualización de histograma adaptativo Capítulo 7: Coincidencia de histograma Capítulo 8: Mapeo de tonos Capítulo 9: Difusión de errores Capítulo 10: Cortes de gráficos en visión por computadora (II) Respondiendo al público Preguntas principales sobre el histograma de imagen. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del histograma de imagen en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Histograma de Imagen.    

Qué es Retinax La constancia del color es un ejemplo de constancia subjetiva y una característica del sistema humano de percepción del color que garantiza que el color percibido de los objetos permanezca relativamente constante bajo diferentes condiciones. condiciones de iluminación. Una manzana verde, por ejemplo, nos parece verde al mediodía, cuando la iluminación principal es la luz blanca del sol, y también al atardecer, cuando la iluminación principal es roja. Esto nos ayuda a identificar objetos. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Constancia del color Capítulo 2: Color Capítulo 3: Visión del color Capítulo 4: Sistema visual Capítulo 5: Adaptación cromática Capítulo 6: Imagen residual Capítulo 7: Tricromacia Capítulo 8: Célula cónica Capítulo 9: Agudeza visual Capítulo 10: Proceso del oponente (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre retinex. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de retinex en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Retinex.    

Qué es la visión por computadora submarina La visión por computadora bajo el agua es un subcampo de la visión por computadora. En los últimos años, con el desarrollo de los vehículos submarinos, la necesidad de poder registrar y procesar enormes cantidades de información se ha vuelto cada vez más importante. Las aplicaciones van desde la inspección de estructuras submarinas para la industria marina hasta la identificación y recuento de peces para investigaciones biológicas. Sin embargo, no importa cuán grande pueda ser el impacto de esta tecnología para la industria y la investigación, todavía se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo en comparación con la visión por computadora tradicional. Una razón para esto es que, en el momento en que la cámara entra al agua, aparece una serie de desafíos completamente nuevos. Por un lado, las cámaras deben ser impermeables, la corrosión marina deteriora rápidamente los materiales y el acceso y las modificaciones a las instalaciones experimentales son costosos, tanto en tiempo como en recursos. Por otro lado, las propiedades físicas del agua hacen que la luz se comporte de manera diferente, cambiando la apariencia de un mismo objeto con variaciones de profundidad, materia orgánica, corrientes, temperatura etc. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Visión submarina por computadora Capítulo 2: Visión por computadora Capítulo 3: Estudio hidrográfico Capítulo 4: Vehículo submarino autónomo Capítulo 5: Instituto de Investigación del Acuario de la Bahía de Monterey Capítulo 6: Subacuático no tripulado vehículo Capítulo 7: Reducción de ruido Capítulo 8: Visión submarina Capítulo 9: Postprocesado de vídeo Capítulo 10: Imagen calidad (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión por computadora subacuática. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión por computadora subacuática en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de visión submarina por computadora.

Qué es la inspección óptica automatizada La inspección óptica automatizada (AOI) es una inspección visual automatizada de la fabricación de placas de circuito impreso (PCB) en la que una cámara escanea de forma autónoma el dispositivo bajo prueba. tanto por fallas catastróficas como por defectos de calidad. Se utiliza comúnmente en el proceso de fabricación porque es un método de prueba sin contacto. Se implementa en muchas etapas del proceso de fabricación, incluida la inspección de la placa desnuda, la inspección de soldadura en pasta (SPI), el reflujo previo y el reflujo posterior, así como otras etapas. Cómo lo hará beneficio (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Inspección óptica automatizada Capítulo 2: Placa de circuito impreso Capítulo 3: Ball Grid Array Capítulo 4: Tecnología de montaje en superficie Capítulo 5: Formato Gerber Capítulo 6: Reflujo Horno Capítulo 7: Soldadura por reflujo Capítulo 8: Retrabajo (Electrónica) Capítulo 9: Soldadura en pasta Capítulo 10: Selectiva Soldadura (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la inspección óptica automatizada. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la inspección óptica automatizada en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de inspección óptica automatizada. .    

¿Qué es la detección de manchas? En el campo de la visión por computadora, los algoritmos de detección de manchas están diseñados para identificar áreas dentro de una imagen digital que son distintas de las regiones que las rodean en términos de características como el brillo o las características del color. En un sentido más casual, una mancha es una región de una imagen en la que ciertas cualidades permanecen constantes o casi constantes. Todos los puntos que componen un blob pueden considerarse comparables entre sí de alguna manera. El uso de convolución es el método que se utiliza con más frecuencia para la detección de blobs. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Detección de manchas Capítulo 2: Detección de bordes Capítulo 3: Detector de bordes Canny Capítulo 4 : Transformación de características invariantes de escala Capítulo 5: Espacio de escala Capítulo 6: Característica (visión por computadora) Capítulo 7: Diferencia de gaussianas Capítulo 8: Detección de esquinas Capítulo 9: Detección de crestas Capítulo 10: Operador de función invariante de escala (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la detección de blobs. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la detección de blobs en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Detección de Blob.    

¿Qué es la compresión de imágenes? Cuando se aplica a fotografías digitales, la compresión de imágenes es una forma de compresión de datos que ayuda a reducir la cantidad de dinero que se requiere para su almacenamiento o transmisión. Es posible que los algoritmos utilicen la percepción visual y los aspectos estadísticos de los datos de las imágenes para proporcionar mejores resultados en comparación con los enfoques genéricos de compresión de datos que se utilizan para otros tipos de datos digitales. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Compresión de imágenes Capítulo 2: Compresión de datos Capítulo 3: JPEG Capítulo 4: Compresión con pérdida Capítulo 5: Compresión sin pérdida Capítulo 6: PNG Capítulo 7: Codificación de transformación Capítulo 8: Transformada de coseno discreto Capítulo 9: JPEG 2000 Capítulo 10: Artefacto de compresión (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la compresión de imágenes. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la compresión de imágenes en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de compresión de imágenes.    

¿Qué es la visión estéreo por computadora? La visión estéreo por computadora es la extracción de información 3D a partir de imágenes digitales, como las obtenidas por una cámara CCD. Al comparar información sobre una escena desde dos puntos de vista, se puede extraer información 3D examinando las posiciones relativas de los objetos en los dos paneles. Esto es similar al proceso biológico de estereopsis. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Visión estéreo por computadora Capítulo 2: Reconstrucción 3D Capítulo 3: Modelo de contorno activo Capítulo 4: Detector de región afín de Harris Capítulo 5: Detección de primer plano Capítulo 6: Matrix Chernoff obligado Capítulo 7: Similitud Capítulo 8: Similitud estructural Capítulo 9: Función de varianza Capítulo 10: Distancia inicial de Fréchet (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la visión estéreo por computadora. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la visión estéreo por computadora en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Visión Estéreo por Computadora.    

Qué es la Transformación dura  La transformada de Hough es una técnica de extracción de características utilizada en el análisis de imágenes, la visión por computadora y el procesamiento de imágenes digitales. El propósito de la técnica es encontrar instancias imperfectas de objetos dentro de una determinada clase de formas mediante un procedimiento de votación. Este proceso de votación se lleva a cabo en un espacio de parámetros, a partir del cual se obtienen candidatos a objetos como máximos locales en el llamado espacio acumulador, que se construye explícitamente mediante el algoritmo para calcular la transformada de Hough. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transformación de Hough Capítulo 2: Generalizado Transformada de Hough Capítulo 3: Transformada de Hough aleatoria Capítulo 4: Transformada circular de Hough Capítulo 5: Detección de líneas Capítulo 6: Proyección 3D Capítulo 7: Ecuación paramétrica Capítulo 8: Ecuación Capítulo 9: Elipse Capítulo 10: Cisoide (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la transformada de hough. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la transformada de hough en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de Transformación de Hough.    

Qué es el modelo de color Un modelo de color es un modelo matemático abstracto que describe la forma en que los colores se pueden representar como tuplas de números, generalmente como tres o cuatro valores o componentes de color. . Cuando a este modelo se le asocia una descripción precisa de cómo deben interpretarse los componentes, teniendo en cuenta la percepción visual, el conjunto de colores resultante se denomina "espacio de color". Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Modelo de color Capítulo 2: Tono Capítulo 3: Sistema de color Munsell Capítulo 4: Espacios de color RGB Capítulo 5: HSL y HSV Capítulo 6: Cromaticidad Capítulo 7: Espacio de color CIELAB Capítulo 8: Adaptación cromática Capítulo 9: Gama Capítulo 10: Longitud de onda dominante (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el modelo de color. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del modelo de color en muchos campos. Quién es este libro para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Modelo de Color.    

Qué es Contorno activo  El modelo de contorno activo, al que a menudo se hace referencia como serpientes, es un marco en el campo de la visión por computadora que fue introducido inicialmente por Michael Kass. , Andrew Witkin y Demetri Terzopoulos. Su finalidad es delinear un objeto a partir de una imagen bidimensional que puede contener ruido. El seguimiento de objetos, el reconocimiento de formas, la segmentación, la detección de bordes y la coincidencia estéreo son sólo algunas de las aplicaciones que hacen un uso extensivo de las serpientes. El modelo de serpientes se está volviendo cada vez más popular en el campo de la visión por computadora. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas : Capítulo 1: Modelo de contorno activo Capítulo 2: Teorema de Stokes generalizado Capítulo 3: Flujo potencial Capítulo 4: Del Capítulo 5: Multiplicador de Lagrange Capítulo 6: Cálculo de variaciones Capítulo 7: Operador de Laplace Capítulo 8: Función de Green Capítulo 9: Derivada covariante Capítulo 10: Cálculo tensorial (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el contorno activo. ( III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del contorno activo en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Active Contour.    

Qué es la corrección gamma La corrección gamma, a menudo conocida como gamma, es un proceso no lineal que se utiliza en sistemas de vídeo o imágenes fijas con el fin de codificar y decodificar la luminancia. o valores triestímulos. Una de las formas más sencillas de definir la corrección gamma es utilizar la declaración de la ley de potencia que se presenta a continuación: Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Corrección gamma Capítulo 2: Modelo de color RGB Capítulo 3: Escala de grises Capítulo 4: sRGB Capítulo 5: Espacio de color Adobe RGB Capítulo 6: Mapeo de tonos Capítulo 7: Rec. 709 Capítulo 8: Rec. 2020 Capítulo 9: Vídeo de rango dinámico estándar Capítulo 10: Log?gamma híbrido (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la corrección gamma. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de la corrección gamma en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales , estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Corrección Gamma.    

¿Qué es el ajuste de haz? En fotogrametría y visión estéreo por computadora, el ajuste de haz es el refinamiento simultáneo de las coordenadas 3D que describen la geometría de la escena, los parámetros del movimiento relativo y las características ópticas de la cámara empleada para adquirir las imágenes, dado un conjunto de imágenes que representan una serie de puntos 3D desde diferentes puntos de vista. Su nombre se refiere a los haces geométricos de rayos de luz que se originan en cada característica 3D y que convergen en la superficie de cada cámara. centro óptico, que se ajustan de forma óptima según un criterio de optimización que implica las correspondientes proyecciones de imágenes de todos los puntos. Cómo se beneficiará usted (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Ajuste de paquetes Capítulo 2: Algoritmo de Levenberg-Marquardt Capítulo 3: Algoritmo de Gauss-Newton Capítulo 4: Método de Newton en optimización Capítulo 5: Mínimos cuadrados reponderados iterativamente Capítulo 6: Reconstrucción 3D a partir de múltiples imágenes Capítulo 7 : Homografía (visión por computadora) Capítulo 8: Detección del tablero de ajedrez Capítulo 9: Perspectiva-n-Punto Capítulo 10: Método de la pata de perro de Powell (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el ajuste de paquetes. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del ajuste de paquetes en muchos campos. Quién este libro es para Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de ajuste de paquete.    

Qué es la función de coincidencia de color Los espacios de color designados por la CIE en 1931 son las primeras relaciones cuantitativas que se han delineado entre las distribuciones de longitudes de onda en el espectro visible electromagnético. y los colores que los humanos ven fisiológicamente en su visión del color. Cuando se trata de gestión del color, las relaciones matemáticas que definen estos espacios de color son herramientas clave. Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con tintas de color, pantallas iluminadas y dispositivos de grabación como cámaras digitales. En 1931, la "Commission Internationale de l'éclairage", que se traduce al inglés como Comisión Internacional de Iluminación, fue la organización responsable de diseñar el sistema. Cómo se beneficiará (I) Conocimientos y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Espacio de color CIE 1931 Capítulo 2: Función de eficiencia luminosa Capítulo 3: Equilibrio de color Capítulo 4: Locus de Planck Capítulo 5: Método de referencia estándar Capítulo 6: Luminancia relativa Capítulo 7: CIECAM02 Capítulo 8: Iluminante estándar Capítulo 9: Espacio de color CIE 1960 Capítulo 10: OSA-UCS (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la función de coincidencia de colores. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la función de coincidencia de colores en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes universitarios y de posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de función de combinación de colores.    

¿Qué es el filtro adaptativo? Un sistema que tiene un filtro lineal y posee una función de transferencia que está controlada por parámetros variables, así como un medio para alterar esos parámetros de acuerdo con una técnica de optimización se conoce comúnmente como filtro adaptativo. La gran mayoría de filtros adaptativos son filtros digitales. Esto se debe a la complejidad de las técnicas de optimización. Algunas aplicaciones requieren la utilización de filtros adaptativos debido al hecho de que algunos parámetros de la operación de procesamiento deseada se desconocen de antemano o están sujetos a cambios con frecuencia. El perfeccionamiento de la función de transferencia del filtro adaptativo de circuito cerrado se logra mediante la utilización de retroalimentación en forma de señal de error. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Filtro adaptativo Capítulo 2: Relación señal-ruido Capítulo 3: Ruido gaussiano blanco aditivo Capítulo 4: Elasticidad lineal Capítulo 5: Control de modo deslizante Capítulo 6: Procesamiento de matrices Capítulo 7 : Modelo autorregresivo Capítulo 8: Filtro de mínimos cuadrados medios Capítulo 9: Filtro de mínimos cuadrados recursivo Capítulo 10: ADALINE ( II) Responder las principales preguntas del público sobre el filtro adaptativo. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del filtro adaptativo en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Filtro Adaptativo.    

Qué es la transformación afín En geometría euclidiana, una transformación afín o afinidad es una transformación geométrica que conserva líneas y paralelismo, pero no necesariamente distancias y ángulos euclidianos. p> Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Transformación afín Capítulo 2: Mapa lineal Capítulo 3: Traducción (Geometría) Capítulo 4: Grupo afín Capítulo 5: Espacio afín Capítulo 6: Matriz de transformación Capítulo 7: Sistema de coordenadas baricéntrico Capítulo 8: Espacio de coordenadas real Capítulo 9: Valores propios y vectores propios Capítulo 10: Descomposición propia de una matriz (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre la transformación afín. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la transformación afín en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento básico. o información para cualquier tipo de Transformación Afín.    

Qué es En Pintura Inpainting es un proceso de conservación en el que se rellenan partes dañadas, deterioradas o faltantes de una obra de arte para presentar una imagen completa. Este proceso se utiliza comúnmente en la restauración de imágenes. Se puede aplicar a medios artísticos tanto físicos como digitales, como pinturas al óleo o acrílicas, impresiones fotográficas químicas, esculturas o imágenes y vídeos digitales. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Inpainting Capítulo 2: Síntesis de texturas Capítulo 3: Conservación y restauración de bienes culturales Capítulo 4: Análisis histórico de pinturas Capítulo 5: Ciencias de la conservación (bienes culturales) Capítulo 6: Conservación y restauración de pinturas Capítulo 7: Conservación y restauración de pinturas sobre tabla Capítulo 8: Conservación y restauración de frescos pompeyanos Capítulo 9: Conservación y restauración de cerámica griega antigua Capítulo 10: Conservación-restauración de The Gross Clinic de Thomas Eakins (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre la pintura interna. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de inpainting en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran para ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Inpainting.    

Qué es el Joint Photographic Experts Group JPEG 2000, a menudo conocido como JP2, es un formato estándar y un esquema de codificación para la compresión de imágenes. Fue desarrollado entre los años 1997 y 2000 por un comité del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía, que estaba presidido por Touradj Ebrahimi. El objetivo del grupo era reemplazar su estándar JPEG original, que se basa en una transformada de coseno discreta (DCT), con un enfoque basado en wavelets recién diseñado. Los archivos que cumplen con ISO/IEC 15444-1 se designan con la extensión.jp2, mientras que los archivos que cumplen con los requisitos ampliados de la parte 2, que se publican como ISO/IEC 15444-2, se designan con la extensión.jpx. Específicamente, RFC 3745 es donde se definen los tipos MIME registrados. Es image/jp2 para el estándar ISO/IEC 15444-1. Cómo se beneficiará (I) Información y validaciones sobre lo siguiente temas: Capítulo 1: JPEG 2000 Capítulo 2: JPEG Capítulo 3: Compresión con pérdida Capítulo 4: Compresión de imágenes Capítulo 5: ICER Capítulo 6: H.262/MPEG-2 Parte 2 Capítulo 7: MPEG-4 Parte 2 Capítulo 8: Formato de archivo de imagen Capítulo 9: Motion JPEG 2000 Capítulo 10: Formato de archivo de imagen de alta eficiencia (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre el grupo conjunto de expertos en fotografía. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso de un grupo conjunto de expertos en fotografía en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía.    

Qué es el tensor trifocal Dentro del ámbito de la visión por computadora, el tensor trifocal es una matriz numérica que cuenta con dimensiones de 3×3×3 y abarca todas las relaciones geométricas. que son proyectivos entre las tres perspectivas. Las coordenadas de puntos o líneas coincidentes en tres vistas diferentes se relacionan entre sí mediante este método, que es independiente de la estructura de la escena y se basa únicamente en el movimiento relativo entre las tres vistas, así como en los parámetros de calibración intrínsecos de cada vista. . Como resultado, se puede pensar en el tensor trifocal como la generalización de la matriz fundamental en tres perspectivas diferentes. A pesar de que el tensor está compuesto por 27 elementos, es importante resaltar que sólo 18 de esos elementos son genuinamente independientes. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Trifocal_tensor Capítulo 2: Rank_(linear_algebra) Capítulo 3 : Trace_(linear_algebra) Capítulo 4: Análisis_de_componentes_principales Capítulo 5: Traducción_(geometría) Capítulo 6: Producto_Kronecker Capítulo 7 : Valores propios_y_vectores propios Capítulo 8: Espacio_tridimensional Capítulo 9: Matriz_fundamental_(visión_computadora) Capítulo 10: Detección_de_esquinas (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el tensor trifocal. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del tensor trifocal en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Tensor Trifocal.    

Qué es la estimación de la postura del cuerpo articulado En el campo de la visión por computadora, el estudio de técnicas y sistemas que recuperan la postura de un cuerpo articulado, que está compuesto por articulaciones. y partes rígidas, mediante el uso de observaciones basadas en imágenes se conoce como estimación de la postura del cuerpo articulado. Es uno de los desafíos más duraderos en visión por computadora por la complejidad de los modelos que relacionan la observación con la posición, y por la variedad de escenarios en los que sería útil. Cómo te beneficiarás (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Estimación de la postura del cuerpo articulado Capítulo 2: Segmentación de imágenes Capítulo 3: Localización y mapeo simultáneos Capítulo 4: Reconocimiento de gestos Capítulo 5: Seguimiento de vídeo Capítulo 6: Matriz fundamental (visión por computadora) Capítulo 7: Estructura a partir del movimiento Capítulo 8: Modelo de bolsa de palabras en visión por computadora Capítulo 9: Punto- registro de conjuntos Capítulo 10: Michael J. Black (II) Respondiendo las principales preguntas del público sobre la estimación de la postura del cuerpo articulado. (III) Ejemplos del mundo real para el uso de la estimación de la postura corporal articulada en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Estimación de la Pose del Cuerpo Articulado.    

¿Qué es el modelo del sistema visual humano? Los expertos en procesamiento de imágenes, procesamiento de vídeo y visión por computadora utilizan un modelo del sistema visual humano para abordar problemas biológicos y psicológicos. procesos que aún no se comprenden completamente. Se utiliza un ejemplo de tal modelo para simplificar los comportamientos de un sistema que es extremadamente complejo. Cada vez que hay una mejora en nuestra comprensión del sistema visual real, el modelo se actualiza. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Modelo del sistema visual humano Capítulo 2: Compresión de datos Capítulo 3: Compresión de imágenes Capítulo 4: Codificación de transformación Capítulo 5: Ilusión óptica Capítulo 6: Submuestreo de croma Capítulo 7: Artefacto de compresión Capítulo 8: Escala de grises Capítulo 9: Mapeo de tonos Capítulo 10: Modelo de apariencia de color (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el modelo del sistema visual humano. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del modelo del sistema visual humano en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de Modelo de Sistema Visual Humano.    

Qué es el flujo óptico El flujo óptico o flujo óptico es el patrón de movimiento aparente de objetos, superficies y bordes en una escena visual causado por el movimiento relativo entre un observador y una escena. El flujo óptico también se puede definir como la distribución de velocidades aparentes de movimiento del patrón de brillo en una imagen. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Flujo óptico Capítulo 2: Mínimos cuadrados Capítulo 3: Óptica de Fourier Capítulo 4: Segmentación de imágenes Capítulo 5: Método Lucas?Kanade Capítulo 6: Método Horn?Schunck Capítulo 7: Correlación y seguimiento de imágenes digitales Capítulo 8: Reconstrucción 3D Capítulo 9: Odometría visual Capítulo 10: Detector de esquinas Harris (II) Respondiendo al público arriba preguntas sobre el flujo óptico. (III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del flujo óptico en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Flujo Óptico.    

¿Qué es el histograma de gradientes orientados? En los campos de la visión por computadora y el procesamiento de imágenes, el histograma de gradientes orientados (HOG) es un descriptor de características que se utiliza para este propósito. de detección de objetos. Esta técnica se utiliza para contar el número de casos de orientación de degradado que ocurren en regiones específicas de una imagen. Esta técnica es comparable a los histogramas de orientación de bordes, los descriptores de transformación de características invariantes de escala y los contextos de formas; sin embargo, difiere de esos métodos en que se calcula en una cuadrícula densa de celdas espaciadas uniformemente y emplea una normalización de contraste local superpuesta con el fin de lograr un mayor nivel de precisión. Cómo lo harás beneficio (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Histograma de gradientes orientados Capítulo 2: Detección de bordes Capítulo 3: Transformación de características invariantes de escala Capítulo 4: Funciones robustas aceleradas Capítulo 5: GLOH Capítulo 6: Patrones binarios locales Capítulo 7: Orientado RÁPIDO y rotado BRIEF Capítulo 8: Impulsar (aprendizaje automático) Capítulo 9: Segmentación de imágenes Capítulo 10: Detección de objetos (II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el histograma de gradientes orientados. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del histograma de gradientes orientados en muchos campos . Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de histograma de gradientes orientados.