Numero di pixel

Calcoliamo il numero totale di pixel in questa immagine.

Young woman

Immagine precaricata come face_image

La quantità totale di pixel è la sua risoluzione, data da \(Height \times Width\).

Usa .shape di NumPy, già importato come np, nella console per verificare larghezza e altezza dell'immagine.

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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!

Exercise 1: Dai vita alle immagini con scikit-image Exercise 2: È in scala di grigi o piena di colori?Exercise 3: Da RGB a scala di grigi Exercise 4: NumPy per le immagini Exercise 5: Giro di flip Exercise 6: Istogrammi Exercise 7: Primi passi con la sogliatura Exercise 8: Applica la sogliatura globale Exercise 9: Quando lo sfondo non è così evidente Exercise 10: Provare altri metodi Exercise 11: Applica la sogliatura

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.

Exercise 1: Tuffati nei filtri Exercise 2: Rilevamento dei bordi Exercise 3: Sfocatura per ridurre il rumore Exercise 4: Miglioramento del contrasto Exercise 5: Qual è il contrasto di questa immagine?Exercise 6: Immagini mediche Exercise 7: Immagine aerea Exercise 8: Aggiungiamo impatto e contrasto Exercise 9: Trasformazioni Exercise 10: Aliasing, rotazione e ricampionamento Exercise 11: Ingrandire le immagini Exercise 12: Ridimensionamento proporzionale Exercise 13: Morfologia Exercise 14: Lettere scritte a mano Exercise 15: Migliorare l'immagine dopo la sogliatura

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.

Exercise 1: Ripristino dell'immagine Exercise 2: Ripristiniamo un'immagine danneggiata Exercise 3: Rimozione di loghi Exercise 4: Rumore Exercise 5: Facciamo un po' di rumore!Exercise 6: Riduzione del rumore Exercise 7: Ridurre il rumore preservando i bordi Exercise 8: Superpixel e segmentazione Exercise 9: Numero di pixel

Esercizio attuale

Exercise 10: Segmentazione in superpixel Exercise 11: Trovare i contorni Exercise 12: Contorni delle forme Exercise 13: Trova i contorni di un'immagine che non è binaria Exercise 14: Conta i puntini nell'immagine di un dado

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!

Exercise 1: Trovare i bordi con Canny Exercise 2: Bordi Exercise 3: Meno spigoloso Exercise 4: Proprio dietro l'angolo Exercise 5: Prospettiva Exercise 6: Meno angoli Exercise 7: Rilevamento del volto Exercise 8: C'è qualcuno là?Exercise 9: Volti multipli Exercise 10: Segmentazione e rilevamento facciale Exercise 11: Applicazioni reali Exercise 12: Protezione della privacy Exercise 13: Aiuta Sally a restaurare la foto di laurea Exercise 14: Ottimo lavoro!