Aprender OpenCV Evaluación global del curso

El módulo de evaluación global consolida todos los conocimientos adquiridos a lo largo del curso de OpenCV, desde los fundamentos de representación de imágenes hasta las aplicaciones avanzadas de visión por computador.

Este módulo de cierre te permite comprobar tu nivel de dominio en todas las áreas del curso:

• Fundamentos: representación de imágenes como arrays NumPy, sistema BGR, dtype uint8, espacios de color.
• Operaciones básicas: redimensionado, rotación, transformaciones geométricas, dibujo y operaciones bitwise.
• Procesamiento de imagen: filtros, detección de bordes (Canny, Sobel), umbralización (Otsu, adaptativa) y morfología.
• Histogramas y color: ecualización, CLAHE, filtrado HSV con inRange y retroproyección.
• Contornos y formas: findContours, clasificación por vértices, transformada de Hough y template matching.
• Características y descriptores: SIFT, ORB, BFMatcher, FLANN, ratio test de Lowe y homografía con RANSAC.
• Vídeo: VideoCapture, VideoWriter, flujo óptico, sustracción de fondo MOG2 y seguimiento de objetos.
• Deep learning DNN: blobFromImage, inferencia, YOLO con NMS, SSD MobileNet y detección de rostros.
• Aplicaciones: reconocimiento facial LBPH, escáner de documentos, panoramas, ArUco y calibración de cámara.

Completar satisfactoriamente este examen demuestra un dominio sólido de la biblioteca OpenCV y la capacidad de diseñar pipelines de visión por computador completos en Python.