Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Bilder sind überall! Wir leben in einer Zeit, in der Bilder jede Menge Informationen enthalten, die nicht immer leicht zugänglich sind. Genau deshalb ist Bildvorverarbeitung zu einer äußerst wertvollen Fähigkeit geworden, die in vielen Anwendungsfällen gefragt ist. In diesem Kurs lernst du, Bilder nach Belieben zu verarbeiten, zu transformieren und zu manipulieren – selbst wenn es tausende sind. Du lernst zudem, beschädigte Bilder zu restaurieren, Rauschen zu reduzieren, Bilder intelligent zu skalieren, die Anzahl der Punkte auf einem Würfel zu zählen, Gesichtserkennung anzuwenden und vieles mehr – mit scikit-image. Nach Abschluss des Kurses kannst du dein Wissen auf unterschiedliche Bereiche anwenden, etwa Machine Learning und Künstliche Intelligenz, Maschinen- und Robotiksehen, Raumfahrt- und medizinische Bildanalyse, Handel und vieles mehr. Mach den Schritt und tauche ein in die faszinierende Welt der Computer Vision!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in Bildverarbeitung und scikit-image
Tauche in digitale Bildstrukturen ein und lerne, sie zu verarbeiten! Extrahiere Daten, transformiere und analysiere Bilder mit NumPy und Scikit-image.
Mit nur wenigen Codezeilen wandelst du RGB-Bilder in Graustufen um, gewinnst Daten daraus, erstellst Histogramme mit sehr nützlichen Informationen und trennst Objekte vom Hintergrund!
- Lass Bilder mit scikit-image lebendig werden50 XP
- Ist das grau oder voller Farbe?50 XP
- RGB zu Graustufen100 XP
- NumPy für Bilder50 XP
- Total verdreht100 XP
- Histogramme100 XP
- Erste Schritte mit Thresholding50 XP
- Globales Thresholding anwenden100 XP
- Wenn der Hintergrund nicht so eindeutig ist100 XP
- Andere Methoden ausprobieren100 XP
- Thresholding anwenden100 XP
2
Filter, Kontrast, Transformation und Morphologie
Du lernst, Objektformen zu erkennen mithilfe von Kantenfilterung, medizinische Bilder zu verbessern durch Kontrastanpassung und sogar Bilder auf das Fünffache der ursprünglichen Größe zu vergrößern!
Außerdem wendest du Morphologie an, um das Thresholding bei der Bildsegmentierung zu verbessern, und hebst die Bildverarbeitung mit Python auf das nächste Level.
3
Bildrestaurierung, Rauschen, Segmentierung und Konturen
Bis hierhin hast du schon einige sehr coole Dinge mit deinen Bildverarbeitungskenntnissen gemacht!
In diesem Kapitel wendest du Bildrestaurierung an, um Objekte, Logos, Text oder beschädigte Bereiche in Bildern zu entfernen!
Außerdem lernst du, wie du Rauschen einbringst, Segmentierung zur Beschleunigung der Verarbeitung nutzt und Elemente in Bildern über ihre Konturen findest.
4
Fortgeschrittene Verfahren, Gesichter und Merkmale erkennen
Nach Abschluss dieses Kapitels hast du ein tieferes Verständnis der Bildverarbeitung, denn du wirst Kanten, Ecken und sogar Gesichter erkennen! Du lernst, nicht nur Frontalgesichter, sondern auch Profile sowie Katzen oder Hunde zu erkennen. Du wendest deine Fähigkeiten auf komplexere Real-World-Anwendungen an.
Lerne, zahlreiche weit verbreitete Bildverarbeitungstechniken mit nur wenigen Codezeilen zu meistern!
Bildverarbeitung mit Python
Kurs
abgeschlossen
