Hacia el reconocimiento de imágenes en fotografias

Leo en WhatsNew que las universidades de Oxford y Stanford colaboran en un sistema de reconocimiento de imágenes que permite identificar objetos dentro de las fotografías. Nos brindan la oportunidad de probarlo usando esta web.

Completo índice de conjuntos de prueba para visión

Hayko Riemenschneider ha publicado una completa (y visual) recopilación de conjuntos de prueba para temas de visión que abarcan un sinfín de categorías. Lo denomina YACVID y se puede acceder mediante esta web.

Ya tenemos OpenCV 3.0

Desde el pasado 4 de Junio está disponible la versión estable de Open CV 3.0. Entre sus nuevas características podemos destacar:

• Capa transparente de aceleración GPU que, si es posible, se activará automáticamente al invocar a más de 100 funciones. 
• Inclusión de un subconjunto de las bibliotecas IPPCV. 
• Nuevo estilo de documentación. 
• Integración con Python 3.0. 
• Multitud de nuevos algoritmos (detección de texto, ajuste de formas 2D y 3D, algoritmos de tracking y de flujo óptico, superpixels...). 
• Cambios en el API para homogeneizarlo (transición de 2.X a 3.X).

Comparando el ojo con una cámara

Publican en Microsiervos un interesante vídeo que describe los parecidos y diferencias entre el funcionamiento de una cámara y el funcionamiento del ojo. Y esto me recuerda el vídeo que los chicos de un minuto de física publicaron explicando porqué los ordenadores presentan mal los colores si no se tiene en cuenta la corrección gamma.