Diagrama de temas

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  • Guía de curso Archivo
  • Objetivos de la asignatura Archivo
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  APUNTES DE VISIÓN ARTIFICIAL

  • Capítulo 1: Introducción a la Visión Artificial: La naturaleza de la luz. Visión humana y Visión Artificial. Configuración básica. Aplicaciones.
  • Introducción a la Visión Artificial Archivo
  • PPT_Introducción a la Visión Artificial Archivo
  • Capítulo 2: Técnicas de adquisición de imágenes en entornos industriales: Iluminación. Óptica. Cámaras de vídeo. Sensores de vídeo. Señal de vídeo. Digitalización. Calibración de cámaras. Obtención de medidas tridimensionales. Formatos gráficos.
  • Formación de las imágenes Archivo
  • Transparencias de formación de imágenes digitales Archivo
  • Capítulo 3: Procesado de las imágenes: Muestreo y cuantificación. Relaciones entre píxeles. Procesamiento espacial. Respuesta en frecuencia.
  • Procesamiento lineal de las imágenes Archivo
  • Transparencias de procesamiento lineal de las imágenes Archivo
  • Capítulo 4: Pre-procesado de las imágenes: Realce o manipulación del contraste. Técnicas de suavizado. Detección de bordes.
  • Técnicas de pre-procesado de imágenes Archivo
  • Transparencias de técnicas de pre-procesado de imágenes Archivo
  • Capítulo 5 Técnicas de segmentación: Detección de bordes, líneas y contornos. Umbralización. Extracción de regiones.
  • Técnicas de segmentación de imágenes Archivo
  • PPT de segmentación de imágenes Archivo
  • Capítulo 6: Técnicas de Post-procesado: Procesamiento morfológico de imágenes. Transformaciones geodésicas.
  • Procesamiento morfológico Archivo
  • PPT de Procesamiento morfológico Archivo
  • Capítulo 7: Interpretación de las imágenes: Etiquetamiento. Extracción de las características. Clasificación.
  • Interpretación de las imágenes Archivo
  • PPT de Interpretación de las imágenes Archivo

  
  
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  PRÁCTICAS

  • 1. Introducción al procesamiento de imágenes Archivo
  • Introducción a Matlab URL
  • 2. Adquisición de imágenes y entornos gráficos Archivo
  • Ayuda sobre GUIDE URL
  • 3. Calibración de cámaras Archivo
  • Material: hoja de características del sensor de vídeo Archivo
  • Toolbox de calibración de imágenes URL
  • Ejemplo de imágenes para la calibración Archivo
  • Drivers para las webCan VideoCAM NB y VideoCAM GF112 URL
  • 4. Procesado de imágenes Archivo
  • Material para el procesamiento de imágenes Archivo
  • 5. Técnicas de pre-procesado Archivo
  • Material para la práctica 5 Archivo
  • 6. Segmentación de imágenes Archivo
  • Material para la segmentación de las imágenes Archivo

  
  
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  Trabajos de curso

  • 1. Contador de células y virus: Consiste en leer las imágenes de células y virus procedentes de un paciente que han sido ubicados en un directorio. El algoritmo tratará de contar cuántas células hay en el conjunto de las imágenes y el número de virus.
  • Contador de células Archivo
  • Material: fotos células Archivo
  • Material: fotos virus Archivo
  • 2. Seguimiento de cables: Recibiendo un fichero de vídeo (*.AVI), cuyo escenario es el seguimiento de los cables de un teleférico, determinar cual es la posición de los cables en la imagen.
  • Seguimiento de cables Archivo
  • Material: vídeo de cables Archivo
  • 3. Inspección de pasta de papel: Se trata de desarrollar un algoritmo en Matlab para determinar la calidad de la pasta de papel. Se tiene un conjunto de imágenes en fichero tipo RAW, de 496 filas por 492 columnas, con 256 niveles de grises por píxel. El algoritmo debe detectar la presencia de pitch en el papel y cuantificar su área. Los pitch son suciedad incrustada en el papel, cuya apariencia es una pequeña mancha oscura.
  • Inspección de pasta de papel Archivo
  • Material: fotos pitch 1 Archivo
  • Material: fotos pitch 2 Archivo
  • 4. Procesamiento de imágenes de espermatozoides: Consiste en determinar el nivel de fragmentación de los espermatozoides. Los algoritmos de segmentación deberán de determinar el core y el halo de cada espermatozoide de la imagen.
  • Segmentación de espermatozoides Archivo
  • Imágenes de espermatozoides Archivo
  • 5. Segmentación del hígado de imágenes procedentes de tomografía: Dada la imagen y la segmentación manual en formato MAT, se trata de determinar el límite del hígado en cada rodaja del volumen total.
  • Segmentación de imágenes de tomografía axial computarizada abdominal Archivo
  • Material: W07 1 (MAT) Archivo
  • Material: W07 2 (MAT) Archivo
  • 6. Trabajo libre
  • Adquisición de imágenes y clasificación de los objetos del escenario Archivo
  • Lista de trabajos de VA URL

  
  
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  EXÁMENES

  • Examen de abril 2019 Archivo
  • Imagen utilizada en el examen de abril 2019 Archivo
  • Calificaciones abril 2019 Archivo
  • Examen de junio 2017 Archivo
  • Imagen utilizada en el examen de junio 2017 Archivo
  • Examen de mayo 2017 Archivo
  • Imágenes utilizadas en el examen de mayo 2017 Archivo
  • Imagen utilizada en el examen de mayo 2016 Archivo
  • Examen de mayo 2016 Archivo
  • Examen de mayo 2015 Archivo
  • Examen de mayo 2014 Archivo
  • Examen de abril 2013 Archivo
  • Examen de mayo 2012 Archivo
  • Examen de abril 2011 Archivo

  
  
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