Procesamiento Digital de Imágenes

Introducción El manejo de imágenes y procesamiento de las mismas es una tarea interesante y divertida para llevar a cabo. Hace tiempo observando algunos proyectos del laboratorio de óptica, observe uno en especial que se llama " tu eres Einstein " , el cual me parece divertido para esta pŕactica para el manejo de imágenes con Processing. Empezaremos con el uso de la clase " Pimage " la cual es útil para crear objetos tipo imagen. Después emplearemos la biblioteca OpenCV la que nos brindará un poco de diversión de manera estática con algunas fotografías usando uno de los algoritmos clásicos que es la " detección de rostros en una imagen".

EL PRE PROCESAMIENTO de imágenes tiene como objetivo mejorar el aspecto de las imágenes y hacer más evidentes en ellas ciertos detalles que se desean hacer notar. La imagen puede haber sido generada de muchas maneras, por ejemplo, fotográficamente, o electrónicamente, por medio de monitores de televisión. El procesamiento de las imágenes se puede en general hacer por medio de métodos ópticos, o bien por medio de métodos digitales, en una computadora.Las operaciones que son llevadas a cabo por este tipo de técnicas implican la alteración del histograma de la imagen o el procesamiento del valor de sus píxeles. Las etapas de preprocesamiento y de extracción de propiedades son fundamentales para el éxito de cualquier sistema de reconocimiento de modelos. Desafortunadamente, dependen muchísimo de las particularidades de cada aplicación, por lo que su diseño no puede automatizarse completamente. A pesar de todo, existen algunas técnicas útiles, ‘de propósito general’, que explicaremos en este capítulo. También comentaremos el preprocesamiento utilizado en varias aplicaciones típicas, con la esperanza de que las ideas esenciales sirvan de inspiración para abordar nuevas situaciones.

Este trabajo se basa en satisfacer las necesidades de seguridad en el Perú, en el ámbito de identificación de personas, por tal motivo se desarrolló un prototipo en una laptop con cámara digital integrada para la parte de Hardware, en la parte de Software se trabajó con un tratamiento matemático matricial, aplicado en la rama de las redes neuronales considerado como parte principal de la electrónica biométrica además que contara con un sistema de realimentación que mantendrá informado del proceso y del resultado del sistema. Asimismo, se requiere de conocimientos del programa Matlab en desarrollo de imágenes (PDI) y algoritmos de entrenamiento de redes neuronales (RNA) que estará basado en el estándar: ANSI/NIST-ITL 1: 2011 en su última versión, siendo usado para sistemas biométricos. Además, para el procesamiento de la imagen una vez obtenida la muestra, se aplican filtros de imágenes que son funciones desarrollados en  Matlab, luego se detecta la geometría de la cara, obteniendo así los patrones faciales necesarios. Ya con la sección facial, se binariza la imagen para pasar por un algoritmo de predicción para su mejor eficiencia, para luego pasar a compararse con la base de datos y finalmente mostrarse los resultados en un GUIDE. Se busca obtener una imagen de la cara que sea, clara y sin ruido para el reconocimiento de la persona gracias a sus patrones faciales, manejando la información de manera adecuada en un sistema portátil no invasivo, capaz de avisar si existiera errores en la toma, siendo un sistema realimentado que compare y pueda realizar una correcta verificación del individuo. Se espera tener una tasa de aceptación del 90% por ser prototipo, y tener una baja tasa de falso positivo, y modificar los parámetros según donde se emplee este sistema biométrico.

MÉTODOS DE SUAVIZADO Y REDUCCIÓN DE RUIDO EN IMÁGENES DIGITALES EN PYTHON, CON "opencv". El objetivo del presente trabajo es el de analizar algunos de los procedimientos de filtrado y suavizado de imágenes que nos ofrece la librería "opencv" en Python, y de como podemos usarlos para eliminar el ruido (consistente en la perturbaciones en la señal que se produce en el proceso de digitalización, el cual, se traduce en la presencia de pixeles cuyo color no se corresponde con el de la imagen original) que puede haber en las mismas. Los primeros algoritmos y funciones de "opencv" que vamos a probar, están orientados a suavizar imágenes digitales afectadas por ruido de tipo "gaussiano", del que es ejemplo el presente en la siguiente imagen, que tomaremos como ejemplo: "Image_noise-example.jpg": El procedimiento que usarán nuestros algoritmos, consiste, a grandes rasgos, en el uso de una "ventana" o "caja" (a la que llamamos comunmente, "kernel") que desplazándose sobre la imagen, irá posicionando encima de cada pixel (de modo que este quede en el centro de la misma) asignándole a

Resumen El presente trabajo presenta un resumen de los fundamentos teóricos de la visión artificial, los campos de aplicación, las herramientas y lenguajes de programación comúnmente utilizados en la automatización y desarrollo de tecnologías basadas en visión por computador. Además se ejemplifica el accionar de esta importante disciplina a través de varios casos de éxitos seleccionados de la literatura proveniente principalmente de libros y artículos científicos relevantes. Palabras Claves: visión artificial, visión por computador, visión computacional, procesamiento digital de imágenes. Abstract This paper presents an overview of the theoretical foundations of computer vision, the application areas and tools and programming languages commonly used in automation and development of computer vision-based technologies. Besides the activities of this important discipline is exemplified through several selected success cases coming the literature mainly from relevant books and scientific papers.

RESUMEN Los cambios climáticos que se vienen sucediendo en nuestro planeta, nos permiten tener un acercamiento a lo que está ocurriendo en los glaciares de montaña de nuestro país, que se caracterizan por su fragilidad. La Cordillera Blanca constituye una de ...

Introducción El detector de esquinas de Harris es un operador para detectar esquinas que es utilizado comúnmente en algoritmos de visión por computadora para extraer estas esquinas e inferir características de una imagen. Fue introducido por Chris Harris y Mike Stephens en 1988 como una improvisación al detector de esquinas de Moravec.

La Ciudad de México presenta como segundo peligro las inundaciones
(el primero lo constituyen los sismos); por ello, la presente
investigación se orienta a calcular las posibles zonas de inundación
a partir del reconocimiento de los escurrimientos superficiales urbanos
y aportación de la cuenca, mediante los modelos digitales
de terreno y superficie e imágenes de satélite, en la cuenca donde
pertenece la alcaldías en estudio de la Ciudad de México, la cual
tiene una densa zona urbana de nivel económico alto a medio
alto con algunas excepciones de bajo y zona de barrancas. Se
emplean diferentes métodos a partir de la información disponible
y gratuita, porque es realmente la forma de hacer investigación
en países en vía de desarrollo. El resultado evidencia, en primera
instancia, que los procesos automatizados son una herramienta de
partida, pero con un análisis detallado se logró hacer mejoras a los
modelos de terreno y superficie considerando las construcciones,
lo que lleva a una revisión minuciosa de los procesos ya diseñados,
así como la comparación de los productos existentes; en ese sentido,
se dispone de información para la toma de decisiones frente
a los puntos que por esta problemática requieren mayor atención
en su sistema de drenaje

Hace 15 años no existian “youtubers”, “instagramers”, etc., pero el negocio era el mismo: cesión de derechos sobre la propia imagen para vincularla a la publicidad de productos o servicios. Tradicionalmente dicha actividad era realizada por celebridades, mas hoy cualquier hijo de vecino puede devenir -de un día a otro- en un influencer. Por eso se explica que Messi, Ronaldo o Alexis Sánchez hayan enfrentado mediáticos juicios por el no pago de impuestos -a propósito de la cesión de sus derechos de imagen-, pero que hoy el Servicio de Impuestos Internos también pretenda que cualquier persona considerada influencer tribute, en Chile, por sus rentas.

Manual en español de teledetección. El texto sigue el esquema clásico de la enseñanza de esta materia en tres niveles para el aprendizaje de las herramientas propias de la disciplina: los fundamentos, los conocimientos ampliados o profundizados y las aplicaciones, tanto en el ámbito de la investigación como en el profesional.

INTRODUCCIÓN Motion Tracking o como se le conoce en el cine: match moving, es una técnica de efectos visuales que permite insertar gráficos creados por ordenador en un video con la posición correcta, escala, orientación y movimiento en relación a los objetos presentes en la toma. El término se usa libremente para referirse a muchas maneras de extraer información de movimiento de una Película, particularmente del movimiento de cámara. Match moving está relacionado a la Rotoscopia y a la Fotogrametría.

RESUMEN Los cambios climáticos que se vienen sucediendo en nuestro planeta, nos permiten tener un acer-camiento a lo que está ocurriendo en los glaciares de montaña de nuestro país, que se caracterizan por su fragilidad. La Cordillera Blanca constituye una de las más importantes áreas glaciares en nuestro país. La mayor parte de monitoreos se han realizado con trabajos de campo, donde muchas veces se presentan una serie de obstáculos para la colección de datos; de esta manera la Geomática mediante la Teledetección nos permite realizar monitoreos con mayor facilidad, mediante el empleo de imágenes satelitales para determinar el área de deshielo de los glaciares. Para el presente estudio se ha tomado como referencia los límites políticos de los distritos de Huaraz e Independencia, así como el empleo de distintas imágenes de satélite de los años 1989, 1998 y 2005, lo que nos permite analizar el comportamiento de la regresión glaciar en un período de 16 años y predecir dicho comportamiento para 25 años (2014). pAlAbrAs ClAve: Teledetección, procesamiento digital de imágenes, regresión glaciar, cambios climáticos. ABSTRACT Climate changes that affect our planet nowadays, will lead us to approach to what is happening with the mountain glacial of our country, characterized by its fragility. The Cordillera Blanca is one of the most important glacial areas of our country. Most of the monitoring activities have been carried out on the field where many times a lot of obstacles to collect information are found. In this way, Geomatics, by means of Remote Sensing, helps us to conduct with greater ease the monitoring tasks, using satellite images to determine the melting area of the glaciers. For the study, political boundaries of Huaraz and Independencia districts, as well as the use of several satellite images of 1989, 1998 and 2005 have been considered as references, which help us analyse the behaviour of glacial regression in a period of 16 years and forecast such behaviour by 25 years (2014).