TABLA DE CONTENIDO
	
	1. INTRODUCCIÓN  
	   1.1 Visión artificial  
	   1.2 OpenCV  
	   1.3 Python  
	
	2. INSTALACIÓN DE OPENCV  
	
	3. PRIMEROS PASOS  
	   3.1 Carga y visualización de la imagen almacenada en un archivo  
	   3.2 Obtención de las características de una imagen  
	   3.3 Creación de una imagen a partir de una matriz de píxeles  
	   3.4 Modificación del valor de los píxeles de una imagen  
	   3.5 Almacenamiento de una imagen en un archivo  
	
	4. FUNCIONES DE INTERFAZ GRÁFICA DE USUARIO  
	   4.1 Ventanas  
	   4.2 Líneas  
	   4.3 Rectángulos  
	   4.4 Círculos y elipses  
	   4.5 Textos  
	   4.6 Barras de desplazamiento  
	
	5. INTERACCIÓN CON EL RATÓN Y EL TECLADO  
	   5.1 Gestión de eventos del ratón  
	   5.2 Gestión de eventos del teclado  
	
	6. OPERACIONES BÁSICAS DE MANEJO DE IMÁGENES  
	   6.1 Obtención del color de un píxel  
	   6.2 Recorte de regiones  
	   6.3 Escalado  
	   6.4 Adición  
	   6.5 Sustracción  
	   6.6 Operaciones bit a bit  
	   6.7 Cambio del espacio de color  
	
	7. HISTOGRAMAS  
	
	8. FILTROS DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES  
	   8.1 Filtros basados en umbral  
	   8.1.1 Filtro de umbral simple  
	   8.1.2 Filtro de umbral Otsu  
	   8.1.3 Filtro de umbral adaptativo  
	   8.1.4 Comparación entre filtros  
	   8.2 Filtros lineales  
	   8.2.1 Filtro paso bajo (suavizado)  
	   8.2.2 Filtro paso alto (de gradiente)  
	   8.3 Filtros morfológicos  
	   8.3.1 Filtro de dilatación  
	   8.3.2 Filtro de erosión  
	   8.3.3 Otros filtros morfológicos  
	   8.4 Filtro Canny  
	
	9. CONTORNOS  
	   9.1 Identificación  
	   9.2 Dibujo  
	   9.3 Cálculo del perímetro y el área  
	   9.4 Bounding box  
	   9.4.1 Pasatiempos. Las siete diferencias  
	   9.5 Contornos de aproximación  
	   9.6 Otras funciones  
	
	10. BÚSQUEDA DE IMÁGENES  
	
	11. RECONOCIMIENTO DE OBJETOS  
	   11.1 Reconocimiento facial  
	   11.2 Reconocimiento de ojos  
	   11.3 Identificación de personas  
	
	12. OPERACIONES BÁSICAS DE MANEJO DE VÍDEO  
	   12.1 Visualización de las imágenes capturadas por una cámara  
	   12.2 Almacenamiento de vídeos  
	   12.3 Reproducción de vídeos  
	
	13. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE VÍDEO  
	   13.1 El mundo visto en dibujos animados  
	   13.2 Contador de monedas  
	   13.3 Clasificación de objetos irregulares  
	   13.4 Identificación de figuras geométricas  
	   13.5 Preservación de identidad  
	   13.6 Mascota virtual (I)  
	
	14. REALIDAD AUMENTADA  
	   14.1 Ropa y complementos  
	   14.2 Decoración e interiorismo  
	
	15. SEGUIMIENTO DE OBJETOS EN PANTALLA  
	   15.1 Color tracking  
	   15.1.1 Rastreo de objetos  
	   15.1.2 Mascota virtual (II)  
	   15.1.3 Mascota virtual (III)  
	   15.2 Meanshift  
	
	16. SUSTRACCIÓN DE UNA IMAGEN DE FONDO  
	
	17. ANEXO. FUNDAMENTOS DE PYTHON  
	   17.1 Entorno de desarrollo  
	   17.1.1 Instalación  
	   17.1.2 Descripción general  
	   17.2 Sintaxis básica de Python  
	   17.3 Variables  
	   17.4 Tipos de datos básicos  
	   17.4.1 Números  
	   17.4.2 Cadenas de caracteres  
	   17.4.3 Booleanos  
	   17.4.4 Conversión de tipos  
	   17.5 Operadores  
	   17.6 Estructuras de control  
	   17.6.1 if?else  
	   17.6.2 while  
	   17.6.3 for  
	   17.7 Estructuras de datos  
	   17.7.1 Listas  
	   17.7.2 Tuplas  
	   17.7.3 Conjuntos  
	   17.7.4 Diccionarios  
	   17.8 Entrada de datos de usuario  
	   17.9 EL Depurador de código de Python  
	   17.10 Funciones  
	   17.11 Alcance de las variables  
	   17.12 Clases y objetos  
	   17.12.1 Herencia  
	   17.13 Módulos  
	   17.14 Threads  
	   17.15 Ficheros  
	   17.16 Excepciones 
La visión artificial es una disciplina científica formada por un conjunto de técnicas que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes, con el fin de extraer información de utilidad. Su objetivo es automatizar tareas reservadas hasta hace poco tiempo al ámbito humano en áreas como la seguridad, la industria, el comercio, la medicina, etc. Muchas de las técnicas empleadas en visión artificial proceden de otras disciplinas, como la inteligencia artificial o el deep learning, que exigen amplios conocimientos matemáticos. Por ese motivo, su expansión no se ha producido hasta la llegada de librerías como OpenCV, que ocultan esta complejidad y las ponen al alcance de cualquiera que disponga de unos conocimientos básicos de programación; en este caso, de Python. En esta segunda edición aprenderá a usar la librería OpenCV de Python, con la que podrá desarrollar aplicaciones de visión artificial, tanto para imágenes estáticas como para vídeo. Todas las técnicas empleadas se exponen de forma clara y sencilla, sin entrar en conceptos matemáticos complejos. Además, se trata de un libro práctico, por lo que está repleto de ejercicios, cuyo código se explica línea a línea. OpenCV es software libre, lo que significa que podrá usarlo sin restricciones....