Currículum
10 Sections
36 Lessons
Duración
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Cursos de regularización
1
1.1
Accede a los cursos completos de Python y Procesamiento digital de imágenes
35 Hours
Introducción al Reconocimiento Óptico de Caracteres(OCR)
3
2.1
¿Qué es el OCR?
3 Minutes
2.2
Aplicaciones del OCR en la industria y la vida diaria
3 Minutes
2.3
Beneficios de utilizar Python y OpenCV para OCR
1 Minutes
Configuración del entorno de trabajo
4
3.1
Instalación de Anaconda Navigator
10 Minutes
3.2
Creación del entorno de trabajo
10 Minutes
3.3
Instalación de librerías
5 Minutes
3.4
Hola mundo con nuestra Webcam
7 Minutes
Captura de imágenes desde la Webcam
5
4.1
Capturar secuencia de imágenes (Video)
15 Minutes
4.2
Ajuste de parámetros de la cámara – Backends
8 Minutes
4.3
Ajuste de parámetros de la cámara – Post captura
10 Minutes
4.4
Ajuste de parámetros de la cámara – Efecto mecánico y durante la captura
25 Minutes
4.5
Juega un poco con la configuración de tu cámara
15 Minutes
Procesamiento de imágenes
7
5.2
Introducción
3 Minutes
5.3
Conversión a escala de grises
4 Minutes
5.4
Suavizado de imágenes con filtros Gaussianos
7 Minutes
5.5
Técnicas de binarización con el método de Otsu
10 Minutes
5.6
Morfología parte 1
9 Minutes
5.7
Morfología parte 2
7 Minutes
5.8
Regiones de interés (ROI) en imágenes
22 Minutes
Detección y segmentación de caracteres
4
6.2
Introducción
2 Minutes
6.3
Detección de contornos
12 Minutes
6.4
Cálculo de momentos y centroides de los contornos
9 Minutes
6.5
Extracción y aislamiento de caracteres individuales
15 Minutes
Creación del conjunto de datos para OCR
2
7.2
Introducción
5 Minutes
7.3
Generación de imágenes etiquetadas para entrenamiento
14 Minutes
Entrenamiento del modelo de OCR
5
8.2
Introducción al algoritmo SVM
2 Minutes
8.3
Conceptos básicos
10 Minutes
8.4
Extracción de características a partir de imágenes
5 Minutes
8.5
Entrenamiento de un clasificador lineal con LinearSVC
18 Minutes
8.6
Almacenamiento y carga del modelo
6 Minutes
Reconocimiento de caracteres en tiempo real
2
9.1
Uso del modelo entrenado para clasificar caracteres detectados
14 Minutes
9.2
Evaluación de cadenas de texto
6 Minutes
Material complementario
3
10.1
Recomendaciones al momento de implementar
10 Minutes
10.2
Código fuente comentado
10 Minutes
10.3
Ejercicios prácticos
7 Days
OCR con Machine Learning y Python
Curriculum
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