Este exercício faz parte do curso
Você pode usar estruturas de imagens digitais e aprender a processá-las! Extraia dados, transforme e analise imagens usando o NumPy e o Scikit-image. Com apenas algumas linhas de código, você converterá imagens RGB em escala de cinza, obterá dados delas, obterá histogramas com informações muito úteis e separará objetos do plano de fundo!
Você aprenderá a <strong>detectar formas de objetos</strong> usando filtros de detecção de bordas, <strong>melhorar imagens médicas</strong> com aprimoramento de contraste <strong>e até mesmo ampliar imagens para cinco vezes o tamanho original! </strong> Você também aplicará a morfologia para tornar o limiar mais preciso ao segmentar imagens e passará para o próximo nível de processamento de imagens com Python.
Até agora, você fez algumas coisas muito legais com suas habilidades de processamento de imagens! Neste capítulo, você aplicará <strong>a restauração de imagens para remover objetos, logotipos, textos ou áreas danificadas</strong> nas fotos! Você também aprenderá a aplicar ruído, usar a segmentação para acelerar o processamento e encontrar elementos em imagens por seus contornos.
Exercício atual
Após concluir este capítulo, você terá um conhecimento mais profundo de processamento de imagens, pois poderá <strong>detectar bordas, cantos e até mesmo rostos! </strong> Você aprenderá a detectar não apenas faces frontais, mas também perfis de faces, gatos ou cães. Você aplicará suas habilidades em <strong>aplicativos</strong> mais complexos <strong>do mundo real.</strong> Aprenda a dominar várias técnicas de processamento de imagens amplamente usadas com pouquíssimas linhas de código!