#Computer Vision

Visión por computador September 13, 2026

Estimación de profundidad monocular: del orden relativo a la distancia métrica.

Introducción a la profundidad monocular: profundidad relativa frente a profundidad métrica, ambigüedad de escala, protocolos de evaluación y condiciones de fallo.

Guía de aprendizaje · 3 min de lectura Visión por computador September 13, 2026

3D neuronal: síntesis de nuevas vistas y evaluación visual/geométrica independiente.

Introducción a las representaciones neuronales de escenas, la síntesis de vistas novedosas, las vistas reservadas y la evaluación visual y geométrica por separado.

Guía de aprendizaje · 3 min de lectura Visión por computador September 4, 2026

Introducción a la calibración de cámaras: recuperación de la distorsión de la lente y los parámetros intrínsecos.

La calibración de la cámara es el proceso de recuperar los parámetros intrínsecos y la distorsión de la lente necesarios para mapear las coordenadas de los píxeles en el espacio 3D. Desde la revisión del modelo estenopeico, pasando por los modelos de distorsión radial y tangencial, el método de patrón planar de Zhang, la optimización del error de reproyección, hasta lo que falla posteriormente en Visual SLAM y VO cuando la calibración se desvía: un recorrido sistemático con ecuaciones y diagramas.

Fundamentals · 10 min de lectura Visión por computador September 4, 2026

Introducción a la homografía: descripción de la correspondencia planar con una única matriz de 3x3.

Una homografía es la relación que vincula puntos en el mismo plano, o la vista de una cámara que gira libremente, mediante una única transformación proyectiva de 3x3. Este artículo abarca la estimación basada en DLT, la robustez con RANSAC, la descomposición en rotación, traslación y normal del plano, y cuándo utilizarla frente a la geometría epipolar, junto con aplicaciones como la composición de imágenes y el seguimiento de planos en realidad aumentada, con ecuaciones y diagramas.

Fundamentals · 10 min de lectura Visión por computador September 4, 2026

Introducción a la estereoscopía multivista: cómo rellenar una nube de puntos dispersa para formar una figura 3D densa.

La estereoscopía multivista (MVS) recupera formas 3D densas a partir de múltiples imágenes utilizando poses de cámara conocidas. Este artículo aborda sistemáticamente el principio fundamental de la fotoconsistencia, los dos enfoques clásicos de barrido plano y basado en parches (PMVS), los métodos basados en aprendizaje profundo, representados por MVSNet, y la generación de mallas mediante fusión de mapas de profundidad, junto con la relación con las cámaras estéreo y de profundidad, con ecuaciones y diagramas.

Fundamentals · 14 min de lectura Visión por computador September 4, 2026

Introducción a la reconstrucción 3D a partir de imágenes: cómo recuperar la posición de la cámara y los datos 3D a partir de un conjunto de fotos sin ordenar.

La reconstrucción 3D a partir de imágenes (SfM) recupera simultáneamente la estructura 3D de una escena y todas las poses de la cámara a partir de un conjunto de fotografías cuyo orden y posiciones de captura se desconocen. Este artículo aborda sistemáticamente la coincidencia de características, la verificación geométrica, las dos estrategias de reconstrucción (SfM incremental y global), la triangulación, su relación con el ajuste de haces y la diferencia con Visual-SLAM, junto con implementaciones actuales como COLMAP.

Fundamentals · 12 min de lectura Aprendizaje automático September 4, 2026

Introducción al aprendizaje automático: Estimación de la pose

La estimación de pose infiere puntos clave de personas u objetos y pose 6D a partir de imágenes. Esta introducción abarca coordenadas, pérdidas, oclusión, evaluación y seguridad.

Fundamentals · 6 min de lectura Visión por computador September 3, 2026

Geometría epipolar: lectura de la profundidad y el movimiento de la cámara a partir de dos imágenes.

La geometría epipolar es la teoría que determina cómo se proyecta un mismo punto 3D en dos imágenes. Este artículo explica sistemáticamente la Matriz Fundamental y la Matriz Esencial, los algoritmos de 8 y 5 puntos, RANSAC, la triangulación, la elección entre geometría epipolar y homografía, la calibración, la implementación con OpenCV/COLMAP, las condiciones de fallo y la estimación reciente basada en aprendizaje, con ecuaciones y diagramas.

Fundamentals · 19 min de lectura Visión por computador September 3, 2026

Introducción a la detección de características

La detección de características selecciona "lugares que se pueden encontrar de nuevo" en una imagen y los utiliza para la comparación. Este artículo conecta los principios de esquinas, regiones, DoG, FAST, ORB y SIFT con la robustez, la evaluación, las herramientas actuales y los métodos basados en aprendizaje en una visión coherente.

Fundamentals · 16 min de lectura