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Questo esercizio fa parte del corso
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!
Imparerai a <strong>rilevare le forme degli oggetti</strong> usando filtri di rilevamento dei bordi, a <strong>migliorare le immagini medicali</strong> con l'aumento del contrasto <strong>e persino a ingrandire le immagini fino a cinque volte la loro dimensione originale!</strong> Applicherai anche la morfologia per rendere il thresholding più accurato durante la segmentazione e passerai al livello successivo nell'elaborazione di immagini con Python.
Finora hai fatto cose davvero interessanti con le tue competenze di image processing! In questo capitolo applicherai il <strong>ripristino delle immagini per rimuovere oggetti, loghi, testo o aree danneggiate</strong> dalle foto! Imparerai anche come applicare il rumore, usare la segmentazione per velocizzare l'elaborazione e trovare elementi nelle immagini tramite i loro contorni.
Esercizio attuale
Al termine di questo capitolo, avrai una conoscenza più approfondita dell'elaborazione di immagini perché sarai in grado di <strong>rilevare bordi, angoli e persino volti!</strong> Imparerai a rilevare non solo i volti frontali ma anche i profili, oltre a gatti o cani. Metterai in pratica le tue competenze in <strong>applicazioni reali</strong> più complesse. Impara a padroneggiare diverse tecniche di elaborazione di immagini ampiamente utilizzate con pochissime righe di codice!