After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Imaginile sunt peste tot! Trăim într-o epocă în care imaginile conțin o cantitate uriașă de informații, uneori greu de extras. De aceea, preprocesarea imaginilor a devenit o competență extrem de valoroasă, cu aplicații în numeroase domenii. În acest curs, vei învăța să procesezi, să transformi și să manipulezi imagini după bunul plac, chiar și atunci când lucrezi cu mii dintre ele. Vei învăța, de asemenea, să restaurezi imagini deteriorate, să reduci zgomotul, să redimensionezi inteligent imagini, să numeri punctele de pe un zar, să aplici detectarea facială și multe altele, folosind scikit-image. După finalizarea acestui curs, vei putea aplica cunoștințele dobândite în domenii precum învățarea automată și inteligența artificială, viziunea artificială și robotică, analiza imaginilor medicale și spațiale, comerțul cu amănuntul și multe altele. Fă primul pas și descoperă lumea fascinantă a viziunii computerizate!
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în procesarea imaginilor și scikit-image
Descoperă structura imaginilor digitale și învață să le procesezi! Extrage date, transformă și analizează imagini folosind NumPy și scikit-image.
Cu doar câteva linii de cod, vei converti imagini RGB în tonuri de gri, vei extrage date din ele, vei genera histograme cu informații utile și vei separa obiectele din fundal!
- Dă viață imaginilor cu scikit-image50 XP
- Gri sau plină de culoare?50 XP
- Din RGB în tonuri de gri100 XP
- NumPy pentru imagini50 XP
- Răsturnare de situație100 XP
- Histograme100 XP
- Introducere în praguri de segmentare50 XP
- Aplică pragul global (thresholding)100 XP
- Când fundalul nu este evident100 XP
- Testând alte metode100 XP
- Aplică pragul de binarizare100 XP
2
Filtre, contrast, transformări și morfologie
Vei învăța să detectezi formele obiectelor cu ajutorul filtrelor de detecție a marginilor, să îmbunătățești imagini medicale prin mărirea contrastului și chiar să mărești imagini de până la cinci ori față de dimensiunea originală!
Vei aplica și morfologie pentru a crește precizia pragurilor în segmentarea imaginilor și vei trece la un nivel superior de procesare a imaginilor cu Python.
3
Restaurarea imaginilor, zgomot, segmentare și contururi
Până acum, ai realizat lucruri cu adevărat impresionante cu ajutorul competențelor tale de procesare a imaginilor!
În acest capitol, vei aplica restaurarea imaginilor pentru a elimina obiecte, logo-uri, text sau zone deteriorate din fotografii!
Vei învăța, de asemenea, să aplici zgomot, să folosești segmentarea pentru a accelera procesarea și să identifici elementele din imagini după contururile lor.
4
Operații avansate, detectarea fețelor și a caracteristicilor
După finalizarea acestui capitol, vei avea o înțelegere mai profundă a procesării imaginilor, fiind capabil să detectezi margini, colțuri și chiar fețe! Vei învăța să detectezi nu doar fețe frontale, ci și profiluri, pisici sau câini. Îți vei aplica competențele în aplicații reale mai complexe.
Învață să stăpânești mai multe tehnici de procesare a imaginilor utilizate pe scară largă, cu foarte puține linii de cod!
Procesarea imaginilor în Python
Curs
finalizat
