After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Afbeeldingen zijn overal! We leven in een tijd waarin afbeeldingen veel informatie bevatten die soms lastig te achterhalen is. Daarom is beeld-voorbewerking een zeer waardevolle vaardigheid geworden, toepasbaar in talloze use-cases. In deze cursus leer je afbeeldingen verwerken, transformeren en manipuleren zoals jij wilt, zelfs als het er duizenden zijn. Je leert ook beschadigde afbeeldingen herstellen, ruis verminderen, afbeeldingen slim schalen, het aantal ogen op een dobbelsteen tellen, gezichtsdetectie toepassen en nog veel meer met scikit-image. Na het afronden van deze cursus kun je je kennis toepassen in verschillende domeinen zoals Machine Learning en artificial intelligence, machine- en robotvisie, ruimte- en medische beeldanalyse, retail en nog veel meer. Zet de stap en duik in de wonderlijke wereld van computer vision!
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Introductie tot beeldverwerking en scikit-image
Duik in digitale beeldstructuren en leer ze te verwerken! Haal data uit afbeeldingen, transformeer en analyseer ze met NumPy en scikit-image.
Met slechts een paar regels code zet je RGB-afbeeldingen om naar grijswaarden, haal je gegevens eruit, maak je histogrammen met heel bruikbare informatie en scheid je objecten van de achtergrond!
- Breng beelden tot leven met scikit-image50 XP
- Is dit grijs of vol kleur?50 XP
- RGB naar grijswaarden100 XP
- NumPy voor afbeeldingen50 XP
- Helemaal op z’n kop100 XP
- Histogrammen100 XP
- Aan de slag met thresholding50 XP
- Pas globale drempeling toe100 XP
- Als de achtergrond niet zo duidelijk is100 XP
- Andere methoden uitproberen100 XP
- Thresholding toepassen100 XP
2
Filters, contrast, transformatie en morfologie
Je leert objectvormen te detecteren met randdetectiefilters, medische beelden te verbeteren met contrastering en zelfs foto’s tot vijf keer hun oorspronkelijke grootte te vergroten!
Je past ook morfologie toe om thresholding nauwkeuriger te maken bij het segmenteren van afbeeldingen en tilt het verwerken van beelden met Python naar een hoger niveau.
3
Herstel van beelden, ruis, segmentatie en contouren
Tot nu toe heb je al heel wat gave dingen gedaan met je beeldverwerkingsskills!
In dit hoofdstuk pas je beeldherstel toe om objecten, logo’s, tekst of beschadigde delen in afbeeldingen te verwijderen!
Je leert ook hoe je ruis toevoegt, segmentatie gebruikt om verwerking te versnellen en elementen in beelden vindt op basis van hun contouren.
4
Geavanceerde bewerkingen, gezichten en features detecteren
Na dit hoofdstuk heb je een diepere kennis van beeldverwerking, omdat je in staat bent om randen, hoeken en zelfs gezichten te detecteren! Je leert niet alleen frontale gezichten te detecteren, maar ook profielgezichten, katten en honden. Je past je skills toe op meer complexe realistische toepassingen.
Leer meerdere veelgebruikte beeldverwerkingstechnieken te beheersen met heel weinig code!
Beeldverwerking in Python
Cursus
voltooid
