Lección 2 del curso Introducción a la Visión por Computador con Deep Learning.
En la lección anterior vimos una introducción general a este curso y allí entendimos qué es la Visión por Computador y cuál es el papel que las Redes Neuronales Profundas han tenido en los grandes avances que ha tenido en los últimos años este campo de la Inteligencia Artificial.
Y como vimos en esa lección, el insumo principal de cualquier sistema de Visión por Computador son precisamente las imágenes.
Así que en esta lección vamos a entender qué es una imagen digital desde la perspectiva de un computador. Entonces, vamos a ver de forma práctica cómo diferentes tipos de imágenes (escala de grises, a color y multiespectrales) son almacenadas en un computador, algo que resultará clave para entender posteriormente cómo es que los sistemas de Visión por Computador logran procesar este tipo de datos:
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Como acabamos de ver, en esencia una imagen digital (vista desde la perspectiva de un computador) es simplemente un arreglo numérico bidimensional o multidimensional.
Así por ejemplo, en el caso de imágenes en escala de gris este arreglo tendrá dos dimensiones (alto y ancho), mientras que para imágenes a color o multiespectrales el arreglo tendrá generalmente tres dimensiones (alto, ancho y canales o bandas).
Y además hemos visto que usualmente cada pixel es almacenado en formato «uint8» lo cual es clave pues esto implica que al momento de presentar las imágenes a un modelo de Deep Learning será necesario hacer algún tipo de pre-procesamiento.
Así que teniendo claro el reto que representa el análisis de una imagen por parte de un sistema de Visión por Computador, ya estamos listos para comenzar a ver de forma práctica en qué consisten las principales tareas o aplicaciones que podemos implementar en este campo de la Inteligencia Artificial.
Entonces, en la próxima lección veremos una primera demostración de cómo funciona la clasificación de imágenes haciendo uso de un modelo pre-entrenado.
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