After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Le immagini sono ovunque! Viviamo in un'epoca in cui le immagini racchiudono moltissime informazioni, spesso difficili da estrarre. Per questo il pre-trattamento delle immagini è diventato una competenza di grande valore, applicabile in tanti casi d'uso. In questo corso imparerai a elaborare, trasformare e manipolare immagini a tuo piacimento, anche quando sono a migliaia. Imparerai anche a ripristinare immagini rovinate, ridurre il rumore, ridimensionare in modo intelligente, contare il numero di puntini su un dado, applicare il rilevamento facciale e molto altro, usando scikit-image. Al termine del corso, sarai in grado di applicare le tue conoscenze in diversi ambiti come machine learning e intelligenza artificiale, visione artificiale per macchine e robot, analisi di immagini spaziali e medicali, retail e molti altri. Fai il passo e tuffati nel meraviglioso mondo della computer vision!
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Introduzione all'elaborazione di immagini e scikit-image
Tuffati nelle strutture delle immagini digitali e impara a elaborarle! Estrai dati, trasforma e analizza immagini usando NumPy e Scikit-image.
Con poche righe di codice, convertirai immagini RGB in scala di grigi, estrarrai dati, otterrai istogrammi ricchi di informazioni utili e separerai gli oggetti dallo sfondo!
- Dai vita alle immagini con scikit-image50 XP
- È in scala di grigi o piena di colori?50 XP
- Da RGB a scala di grigi100 XP
- NumPy per le immagini50 XP
- Giro di flip100 XP
- Istogrammi100 XP
- Primi passi con la sogliatura50 XP
- Applica la sogliatura globale100 XP
- Quando lo sfondo non è così evidente100 XP
- Provare altri metodi100 XP
- Applica la sogliatura100 XP
2
Filtri, contrasto, trasformazioni e morfologia
Imparerai a rilevare le forme degli oggetti usando filtri di rilevamento dei bordi, a migliorare le immagini medicali con l'aumento del contrasto e persino a ingrandire le immagini fino a cinque volte la loro dimensione originale!
Applicherai anche la morfologia per rendere il thresholding più accurato durante la segmentazione e passerai al livello successivo nell'elaborazione di immagini con Python.
3
Ripristino immagini, rumore, segmentazione e contorni
Finora hai fatto cose davvero interessanti con le tue competenze di image processing!
In questo capitolo applicherai il ripristino delle immagini per rimuovere oggetti, loghi, testo o aree danneggiate dalle foto!
Imparerai anche come applicare il rumore, usare la segmentazione per velocizzare l'elaborazione e trovare elementi nelle immagini tramite i loro contorni.
4
Operazioni avanzate, rilevamento volti e feature
Al termine di questo capitolo, avrai una conoscenza più approfondita dell'elaborazione di immagini perché sarai in grado di rilevare bordi, angoli e persino volti! Imparerai a rilevare non solo i volti frontali ma anche i profili, oltre a gatti o cani. Metterai in pratica le tue competenze in applicazioni reali più complesse.
Impara a padroneggiare diverse tecniche di elaborazione di immagini ampiamente utilizzate con pochissime righe di codice!
Elaborazione di immagini in Python
Corso
completato
