Manejarás con eficacia los softwares de procesado de imágenes 3D y visualizaciones gracias a esta Postgraduate diploma 100% digital”

Dentro de la Inteligencia Artificial, emergen diversas ramas como la robótica, el aprendizaje automático o la visión artificial. Esta última está adquiriendo cada vez más protagonismo en la sociedad, debido a que permite a los ordenadores extraer informaciones valiosas en múltiples formatos (tales como imágenes, vídeos y otras entradas). No obstante, para beneficiarse de estos procesamientos, los profesionales necesitan disponer de una comprensión sólida acerca de las particularidades de esta técnica aplicada a las imágenes 2D y 3D. Asimismo, deben tener destrezas avanzadas para manejar adecuadamente los softwares destinados a las visualizaciones y metrología.

Así nace esta Postgraduate diploma en 2D and 3D Image Processing. Esta titulación universitaria otorgará a los desarrolladores las herramientas más modernas para efectuar con eficiencia esta labor imprescindible del ámbito de la visión artificial. Para ello, el plan de estudios profundizará en la técnica del Análisis de Fourier con el fin de que el alumnado descomponga señales y funciones en sus componentes de frecuencia. Además, el temario indagará en otros aspectos esenciales como la segmentación de objetos o la librería para proceso de datos 3D. También los materiales didácticos se centrarán en el proceso de calibración en un sistema cámara 2D/robot, para que los egresados garanticen que estos sistemas inteligentes puedan interactuar eficazmente con el entorno visual.

Por otro lado, TECH proporcionará a su alumnado un Campus Virtual 100% online, adaptado a las necesidades de los profesionales en activo que quieren avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. Asimismo, todo ello será accesible de manera remota, desde cualquier dispositivo portátil, o podrán descargarse para su consulta offline.

Una institución académica que se adapta a ti y diseña un programa que te permitirá conciliar tus actividades diarias con una titulación de calidad”    

Esta Postgraduate diploma en ##TITULO## contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en informática y visión artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Ahondarás en el reconocimiento de emociones humanas a partir de imágenes para identificar las tendencias y evaluar los sentimientos del público”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Te especializarás en la composición de imágenes para mejorar contornos con esta capacitación de tan solo 450 horas”

Con la innovadora metodología del Relearning, disfrutarás de un aprendizaje dinámico para cumplir todas tus metas profesionales”

This university program is structured in 3 specialized modules in which you will explore the most advanced for solving problems such as image segmentation, morphological operations or code reading. The syllabus will delve into digital image processing, emphasizing aspects such as pixel relationships and geometric transformations. In addition, the didactic contents will delve into the tracking of objects with conventional vision using avant-garde techniques, among which Optical flow stands out. In this way, professionals will have at their disposal state-of-the-art tools to carry out their work successfully.

You will delve into the Triangulation of Depth Mapping to enable your robots to make informed and safe decisions in real time"

Module 1. Digital Image Processing

1.1. Computer Vision Development Environment

1.1.1. Computer Vision Libraries
1.1.2. Programming Environment
1.1.3. Visualization Tools

1.2. Digital image Processing

1.2.1. Relationships Between Pixels
1.2.2. Image Operations
1.2.3. Geometric Transformations

1.3. Pixel Operations

1.3.1. Histogram
1.3.2. Histogram Transformations
1.3.3. Operations on Color Images

1.4. Logical and Arithmetic Operations

1.4.1. Addition and Subtraction
1.4.2. Product and Division
1.4.3. And/Nand
1.4.4. Or/Nor
1.4.5. Xor/Xnor

1.5. Filters

1.5.1. Masks and Convolution
1.5.2. Linear Filtering
1.5.3. Non-Linear Filtering
1.5.4. Fourier Analysis

1.6. Morphological Operations

1.6.1. Erosion and Dilation
1.6.2. Closing and Opening
1.6.3. Top_hat and Black hat
1.6.4. Contour Detection
1.6.5. Skeleton
1.6.6. Hole Filling
1.6.7. Convex Hull

1.7. Image Analysis Tools

1.7.1. Edge Detection
1.7.2. Detection of Blobs
1.7.3. Dimensional Control
1.7.4. Color Inspection

1.8. Object Segmentation

1.8.1. Image Segmentation
1.8.2. Classical Segmentation Techniques
1.8.3. Real Applications

1.9. Image Calibration

1.9.1. Image Calibration
1.9.2. Methods of Calibration
1.9.3. Calibration Process in a 2D Camera/Robot System

1.10. Image Processing in a Real Environment

1.10.1. Problem Analysis
1.10.2. Image Processing
1.10.3. Feature Extraction
1.10.4. Final Results

Module 2. Advanced Digital Image Processing

2.1. Optical Character Recognition (OCR)

2.1.1. Image Pre-Processing
2.1.2. Text Detection
2.1.3. Text Recognition

2.2. Code Reading

2.2.1. 1D Codes
2.2.2. 2D Codes
2.2.3. Applications

2.3. Pattern Search

2.3.1. Pattern Search
2.3.2. Patterns Based on Gray Level
2.3.3. Patterns Based on Contours
2.3.4. Patterns Based on Geometric Shapes
2.3.5. Other Techniques

2.4. Object Tracking with Conventional Vision

2.4.1. Background Extraction
2.4.2. Meanshift
2.4.3. Camshift
2.4.4. Optical Flow

2.5. Facial Recognition

2.5.1. Facial Landmark Detection
2.5.2. Applications
2.5.3. Facial Recognition
2.5.4. Emotion Recognition

2.6. Panoramic and Alignment

2.6.1. Stitching
2.6.2. Image Composition
2.6.3. Photomontage

2.7. High Dynamic Range (HDR) and Photometric Stereo

2.7.1. Increasing the Dynamic Range
2.7.2. Image Compositing for Contour Enhancement
2.7.3. Techniques for the Use of Dynamic Applications

2.8. Image Compression

2.8.1. Image Compression
2.8.2. Types of Compressors
2.8.3. Image Compression Techniques

2.9. Video Processing

2.9.1. Image Sequences
2.9.2. Video Formats and Codecs
2.9.3. Reading a Video
2.9.4. Frame Processing

2.10. Real Application of Image Processing

2.10.1. Problem Analysis
2.10.2. Image Processing
2.10.3. Feature Extraction
2.10.4. Final Results

Module 3. 3D Image Processing

3.1. 3D Imaging

3.1.1. 3D Imaging
3.1.2. 3d Image Processing Software and Visualizations
3.1.3. Metrology Software

3.2. Open3D

3.2.1. Library for 3D Data Processing
3.2.2. Features
3.2.3. Installation and Use

3.3. The Data

3.3.1. Depth Maps in 2D Image
3.3.2. Pointclouds
3.3.3. Normal
3.3.4. Surfaces

3.4. Visualization

3.4.1. Data Visualization
3.4.2. Controls
3.4.3. Web Display

3.5. Filters

3.5.1. Distance Between Points, Eliminate Outliers
3.5.2. High Pass Filter
3.5.3. Downsampling

3.6. Geometry and Feature Extraction

3.6.1. Extraction of a Profile
3.6.2. Depth Measurement
3.6.3. Volume
3.6.4. 3D Geometric Shapes
3.6.5. Shots
3.6.6. Projection of a Point
3.6.7. Geometric Distances
3.6.8. Kd Tree
3.6.9. 3D Features

3.7. Registration and Meshing

3.7.1. Concatenation
3.7.2. ICP
3.7.3. Rzansac 3D

3.8. 3D Object Recognition

3.8.1. Searching for an Object in the 3d Scene
3.8.2. Segmentation
3.8.3. Bin Picking

3.9. Surface Analysis

3.9.1. Smoothing
3.9.2. Orientable Surfaces
3.9.3. Octree

3.10. Triangulation

3.10.1. From Mesh to Point Cloud
3.10.2. Depth Map Triangulation
3.10.3. Triangulation of Unordered Point Clouds

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