2026
Fundamentos de visión por computadora con OpenCV
Cuatro prácticas sobre canales de color, transformaciones geométricas, filtrado (box y gaussiano) y detección de bordes con Sobel implementado a mano.
Problema
Entender qué hace cada operación sobre los píxeles antes de usar redes convolucionales.
Datos
Imágenes propias de prueba (se cargan desde /content en Colab).
Método
Implementaciones con OpenCV y NumPy, un kernel gaussiano construido desde la fórmula y gradientes en X e Y, con respuestas razonadas a cada consigna.
Resultado
Un pipeline propio de suavizado y detección de bordes, que es la base del proyecto EuroSAT con CNN.
Stack
- Python
- OpenCV
- NumPy
- Matplotlib
Contexto
Materia: Procesamiento de Imágenes · 2026