En este repositorio hay notebooks de Jupyter para la clase de Introducción a la Visión Computacional para estudiantes de Magister y Diplomado.
El material proviene principalmente del libro Programming Computer Vision with Python de Jan Erik Solem, de los sitios de los cursos Computer Vision: Foundations and Applications (CS131) y Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (CS231) de la Universidad de Stanford y del sitio Pyimagesearch de Adrian Rosebrock.
| Clase | Fecha | Contenido | Slides | Notebook |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 28-08-2020 | Introducción a cv, estado del arte, principales librerías para manipulacion básica de imágenes | clase_01.pdf | notebook_01.ipynb |
| 2 | 29-08-2020 | Detección de caracteristicas, esquinas y bordes, algoritmos: harris corner detector y sift | clase_02.pdf | notebook_2.ipynb |
| 3 | 02-10-2020 | Translaciónes, rotaciones y homografías. Alineación de imágenes y construcción de panorámicas | clase_03.pdf | notebook_3.ipynb |
| 4 | 09-10-2020 | Segmentación: clusterización de imágenes y detección de contornos | clase_04.pdf | notebook_4.ipynb |
| 5 | 24-10-2020 | Extracción de caracteristicas con redes neuronales, algoritmos: tsne y umap, reconocimiento facial | clase_05.pdf | notebook_5.ipynb |
- Computer Vision: Foundations and Applications(CS131)
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition(CS231)
- Programming Computer Vision with Python, Jan Erik Solem
| Evaluación | Resumen | Detalle | Porcentaje | Fecha de Entrega |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Presentación Grupal (Máx. 2 pers.) | Evaluacion1 | 30% | 24-10-2020 |
| 2 | Resolución de Problemas (Máx. 2 pers.) | Evaluacion2 | 70% | 14-11-2020 |
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