Cuando trabajamos con clasificación de imágenes, a menudo recurrimos a redes neuronales profundas (DNN) o …
La visión artificial es un área en crecimiento que combina algoritmos de procesamiento de imágenes …
¿Alguna vez has deseado tener un sistema de seguridad simple pero efectivo para tu hogar o espacio de trabajo? ¡Hoy estás de suerte! En esta entrada de blog, te guiaré paso a paso a través de la creación de un código en Python que te permitirá realizar la detección de movimiento en tiempo real utilizando tu webcam. Esta emocionante aplicación te ayudará a estar al tanto de cualquier actividad inusual en tu entorno. Sin más preámbulos, echemos un vistazo al código y descubramos cómo funciona
En la era digital actual, la automatización se ha convertido en un componente fundamental en una variedad de aplicaciones, desde la industria hasta la vida cotidiana. Una de las tecnologías que ha ganado prominencia en este panorama es la capacidad de detectar y leer códigos QR de manera eficiente y precisa. Los códigos QR, con sus patrones de puntos y cuadros, almacenan información en un formato visual que puede ser decodificado por dispositivos electrónicos. Esta tecnología ha revolucionado la forma en que interactuamos con la información y ha encontrado su camino en campos tan diversos como la logística, el marketing y la gestión de inventarios.
La clasificación de color es la capacidad de un sistema de inteligencia artificial para reconocer y categorizar colores en imágenes o datos visuales. La clasificación de color es una tarea común en muchas aplicaciones de IA, como reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes y análisis de contenido visual.
La visión artificial nos permite analizar y procesar imágenes y videos de manera automatizada. En este tutorial, vamos a explorar cómo capturar y visualizar video en tiempo real utilizando Python y OpenCV. Esta técnica es fundamental para una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de objetos hasta el seguimiento de movimiento. Acompáñanos mientras aprendemos a utilizar OpenCV para capturar video desde una cámara web y mostrarlo en tiempo real.
El reconocimiento de objetos es una tarea esencial en la visión por computadora, ya que nos permite identificar y clasificar objetos de interés en imágenes o videos. En esta entrada del blog, exploraremos cómo utilizar la detección de contornos en Python y OpenCV para reconocer objetos en una imagen. Aprenderemos cómo detectar y analizar los contornos de los objetos para obtener información valiosa sobre su forma y tamaño.
La detección de rostros es una tarea fundamental en muchas aplicaciones de visión por computadora, desde sistemas de seguridad hasta aplicaciones de reconocimiento facial. Afortunadamente, Python y OpenCV nos brindan las herramientas necesarias para llevar a cabo esta tarea de manera efectiva. En esta entrada de nuestro blog, exploraremos cómo utilizar el algoritmo Haar Cascade para detectar rostros en imágenes y videos, y cómo implementarlo paso a paso utilizando estas poderosas herramientas.