Las regiones son un conjunto de pixeles que tienen una propiedad en común. En esta lección tendremos un acercamiento hacia las regiones des un punto de vista clásico.
Los modelos paramétricos nos permiten representar diversos fenómenos como pueden ser las líneas rectas en un carrir vehicular. En esta sección estudiaremos diversos métodos para hallar dichos modelos.
La visión computacional puede resolver una amplia gama de tareas, que incluyen:
Reconocimiento de objetos: La visión computacional puede utilizarse para identificar objetos en una imagen, como personas, animales, vehículos, etc. Esta tarea se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la detección de peatones en sistemas de asistencia al conductor, la clasificación de productos en almacenes y la detección de fraudes en imágenes de tarjetas de crédito.
Seguimiento de objetos (tracking): La visión computacional puede utilizarse para seguir el movimiento de objetos en una imagen o video. Esta tarea se utiliza en aplicaciones como la detección de movimiento en sistemas de seguridad, el seguimiento de personas en aplicaciones de realidad aumentada y la identificación de objetos en videos de vigilancia.
Clasificación de imágenes: La visión computacional puede utilizarse para clasificar imágenes en categorías, como paisajes, personas, objetos, etc. Esta tarea se utiliza en aplicaciones como la organización de fotos, la búsqueda de imágenes y la identificación de objetos en imágenes médicas.
Percepción de profundidad: La visión computacional puede utilizarse para estimar la profundidad de los objetos en una imagen. Esta tarea se utiliza en aplicaciones como la navegación de robots, la realidad aumentada y la fotografía 3D.
Segmentación de imágenes: La visión computacional puede utilizarse para dividir una imagen en regiones de interés. Esta tarea se utiliza en aplicaciones como el análisis de imágenes médicas, la clasificación de imágenes y la edición de imágenes.
