Configuración de entorno local para colorización de imágenes con UNet y ModelScope
Introducción al sistema de colorización automática
La colorización de fotografías en blanco y negro ha evolucionado considerablemente gracias al aprendizaje profundo. El modelo cv_unet_image-colorization, basado en la arquitectura UNet y distribuido mediante ModelScope, permite restaurar imágenes monocromáticas asignando colores realistas de fo ...
Publicado el 7-2 00:02
Sistema de Detección de Objetos en Vistas Aéreas de Drones con YOLOv11
Descripción del Sistema
Este sistema está diseñado para operar en escenarios de drones aéreos, realizando la detección y reconocimiento en tiempo real de múltiples objetivos terrestres. Es aplicable en áreas como supervisión urbana, control de tráfico y gestión de emergencias. Incorpora el modelo YOLOv11 para mantener una precisión elevada incl ...
Publicado el 7-1 19:23
Sistema de Reconocimiento de Captchas con Deep Learning
Introducción
La elaboración de proyectos de grado en ingeniería de software y campos relacionados ha incrementado su exigencia y complejidad. Los proyectos tradicionales a menudo carecen de innovación, resultando insuficientes para cumplir con los estándares actuales de evaluación. Con el fin de facilitar el desarrollo de proyectos sólidos con ...
Publicado el 6-28 05:07
Implementación y Calibración de Sistemas de Visión Perimetral (AVM) con OpenCV
Introducción a los Sistemas de Visión Perimetral
Los sistemas de monitorización de entorno, conocidos como AVM (Around View Monitor), son componentes esenciales en las arquitecturas de conducción autónoma y asistencia al estacionamiento. Estos sistemas utilizan un conjunto de cuatro cámaras con lentes ojo de pez ubicadas estratégicamente en el ...
Publicado el 6-26 07:06
Guía de desarrollo multiplataforma con EmguCV: tres enfoques para usar OpenCV en .NET Core (probado en Linux/Mac)
En los últimos años, cada vez más desarrolladores de .NET se interesan por la visión por computadora. Ya sea para control de calidad industrial, videovigilancia inteligente o proyectos personales, OpenCV se ha vuelto casi indispensable. Sin embargo, surge un problema real: el ecosistema de C# y .NET, cuando se enfrenta al desarrollo multiplataf ...
Publicado el 6-16 04:06
Proyecto de Tesis YOLO11: Sistema de Identificación de Plagas en Árboles Frutales (Código Fuente + Tesis)
0 Introducción
En los últimos años, los requisitos y la dificultad de los proyectos de tesis han aumentado significativamente. Los temas tradicionales carecen de innovación y destacan, a menudo no cumpliendo con los estándares de las defensas finales. Muchos estudiantes han informado a sus compañeros que sus sistemas no alcanzan los requisitos ...
Publicado el 6-10 22:11
Anotación de Imágenes con OpenCV: Ejemplos Prácticos en C++ y Python
El etiquetado de imágenes es una operación fundamental en proyectos de visión artificial, como la detección de objetos o la segmentación. OpenCV facilita este proceso mediante funciones especializadas que permiten agregar información visual directamente a los píxeles.
Funciones Básicas de Dibujo en OpenCV
Se utilizarán cinco funciones clave par ...
Publicado el 6-9 06:42
Creación de un conjunto de datos personalizado para FoundationPose y ejecución exitosa de un demo
Este artículo describe el proceso de generar un conjunto de datos personalizado para FoundationPose y ejecutar un demo con éxito, enfocándose en la adquisición de datos con una cámara Intel RealSense y la preparación de archivos necesarios.
Preparación del entorno
Para configurar el entorno, se recomienda seguir las instrucciones específicas ...
Publicado el 5-31 21:57
Bibliotecas esenciales de Python para procesamiento de imágenes y datos
Palabra clave yield
La palabra clave yield: se utiliza para definir funciones generadoras. Funciones generadoras: permiten generar valores progresivamente durante la iteración, en lugar de devolver todos los valores de una sola vez. La sentencia yield pausa la ejecución de la función y devuelve un valor al lamador. En la siguiente llamada al mé ...
Publicado el 5-31 20:23