Esta charla será una breve explicación para iniciarse en el amplió campo del procesamiento
de imágenes basándonos en la librería OpenCV.
En primera instancia mostraremos un caso de uso sobre un agente racional que aprende,
no omnisciente, que al entrenarlo aprenda a partir de sus percepciones y le permita ser autónomo
gracias a la experiencia adquirida.
Luego se hablará de las etapas esenciales que se debe tener en cuenta para el procesamiento de
imágenes tales como: Adquisición de imágenes; Transformación; Prepocesamiento; Filtración;
Extracción de rasgos y Clasificación de objetos.
Yo vivo en la capital del vino Mendoza, Argentina. La provincia, representa más del 60% de la
producción de vino del país.
Hay una gran variedad de varietales, y para alguien que no es de la región es difícil reconocer
cada uno a simple vista.
Se pueden clasificar a partir de distintas características: color, pH, acidez, momentos de Hu, etc.
Propongo un modelo de juguete para analizar uvas blancas, rosadas y azules.
En el cual le presentamos una imagen al algoritmo y éste nos diga a qué clase de uva pertenece.
Se analizaron las clases grape Blue, Pink y White del dataset Fruits 360 en Kaggle.
Ver: https://www.kaggle.com/moltean/fruits
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