Hned za rohem

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Toto cvičení je součástí kurzu

Image Processing in Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Ponoř se do struktur digitálních obrázků a nauč se je zpracovávat! Extrahuj data, transformuj a analyzuj snímky pomocí NumPy a Scikit-image. S pouhými několika řádky kódu převedeš barevné RGB obrázky na obrázky ve stupních šedi, získáš z nich data, sestavíš histogramy s užitečnými informacemi a odděíš objekty od pozadí!

Exercise 1: Oživni obrázky pomocí scikit-image Exercise 2: Šedá, nebo plná barev?Exercise 3: Z RGB do stupňů šedi Exercise 4: NumPy pro obrázky Exercise 5: Obrácení naruby Exercise 6: Histogramy Exercise 7: Začínáme s prahováním Exercise 8: Aplikuj globální prahování Exercise 9: Když pozadí není úplně zřejmé Exercise 10: Vyzkoušení dalších metod Exercise 11: Aplikuj prahování

Naučíš se detekovat tvary objektů pomocí filtrů pro detekci hran, vylepšovat medicínské snímky úpravou kontrastu a dokonce zvětšovat obrázky až na pětinásobek jejich původní velikosti! Aplikuješ také morfologické operace, které zpřesní prahování při segmentaci obrazu, a posuneš své zpracování obrázků v Pythonu na vyšší úroveň.

Exercise 1: Filtrování v akci Exercise 2: Detekce hran Exercise 3: Rozmazání pro redukci šumu Exercise 4: Vylepšení kontrastu Exercise 5: Jaký je kontrast tohoto obrázku?Exercise 6: Lékařské snímky Exercise 7: Letecký snímek Exercise 8: Přidejme trochu kontrastu a výrazu Exercise 9: Transformace Exercise 10: Aliasing, rotace a změna měřítka Exercise 11: Zvětšování obrázků Exercise 12: Proporcionální změna velikosti Exercise 13: Morfologie Exercise 14: Ručně psaná písmena Exercise 15: Vylepšení prahovaného obrázku

Zatím jsi se svými dovednostmi v oblasti zpracování obrazu dokázal/a skvělé věci! V této kapitole využiješ obnovu obrazu k odstranění objektů, log, textu nebo poškozených míst na snímcích! Naučíš se také přidávat šum, využívat segmentaci pro urychlení zpracování a vyhledávat prvky v obrázcích podle jejich kontur.

Exercise 1: Obnova obrazu Exercise 2: Obnovme poškozený obrázek Exercise 3: Odstraňování log Exercise 4: Šum Exercise 5: Přidáme trochu šumu!Exercise 6: Redukce šumu Exercise 7: Redukce šumu při zachování hran Exercise 8: Superpixely a segmentace Exercise 9: Počet pixelů Exercise 10: Segmentace na superpixely Exercise 11: Hledání kontur Exercise 12: Hledání kontur tvarů Exercise 13: Hledání kontur obrázku, který není binární Exercise 14: Spočítej tečky na kostce

Po dokončení této kapitoly budeš mít hlubší znalosti zpracování obrazu – zvládneš detekovat hrany, rohy i obličeje! Naučíš se rozpoznávat nejen čelní pohledy na obličeje, ale také profily, kočky nebo psy. Své dovednosti uplatníš v komplexnějších reálných aplikacích. Ovládni několik hojně používaných technik zpracování obrazu s minimem řádků kódu!

Exercise 1: Detekce hran pomocí Canny Exercise 2: Hrany Exercise 3: Méně hran Exercise 4: Hned za rohem

Aktuální cvičení

Exercise 5: Perspektiva Exercise 6: Méně rohů Exercise 7: Detekce obličejů Exercise 8: Je tam někdo?Exercise 9: Více tváří Exercise 10: Segmentace a detekce obličejů Exercise 11: Aplikace v reálném světě Exercise 12: Ochrana soukromí Exercise 13: Pomoz Sally obnovit její promocní fotografii Exercise 14: Skvělá práce!