Image Processing Masterclass with Python

Guía avanzada y orientada a la resolución de problemas en la que Sandipan Dey aborda más de 50 retos complejos de procesamiento digital de imágenes y visión artificial con Python 3. Está pensada para desarrolladores, científicos de datos e investigadores con un nivel intermedio de programación en Python y fundamentos matemáticos en cálculo y álgebra lineal que deseen dominar tanto las técnicas analíticas clásicas como los enfoques modernos basados en aprendizaje profundo.

El temario abarca la manipulación de imágenes y secuencias de vídeo, transformaciones geométricas (afines y no lineales), convolución, filtrado espacial y transformadas en el dominio de la frecuencia (Transformada Discreta de Fourier, Transformada Discreta del Coseno y ondículas o wavelets). También cubre técnicas de mejora y restauración de imagen (deconvolución de desenfoque y superresolución con SRGAN), segmentación y procesamiento biométrico facial. Entre las herramientas y librerías que utiliza destacan NumPy, SciPy, scikit-image, Pillow (PIL), SimpleITK, OpenCV, PyTorch, Keras, scikit-learn, MTCNN, dlib y APIs cognitivas en la nube (Microsoft Azure Computer Vision / Cognitive Services).

El aprendizaje se articula a través de cuadernos de Jupyter estructurados como recetas prácticas que ilustran paso a paso cada algoritmo con imágenes de entrada y salida, permitiendo implementar desde filtros de reducción de ruido hasta un pipeline completo de detección, alineación y reconocimiento de rostros. Su mayor virtud es el rigor con el que combina la intuición matemática de las señales bidimensionales con código ejecutable moderno. Como contrapartida, no está enfocado en la construcción de una aplicación monolítica o de producción, sino en soluciones analíticas autocontenidas. Conviene tener soltura previa en operaciones matriciales con NumPy.