NumPy para imagens

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Este exercício faz parte do curso

Processamento de imagens em Python

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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!

Exercise 1: Dê vida às imagens com o scikit-image Exercise 2: É cinza ou cheio de cores?Exercise 3: RGB para escala de cinza Exercise 4: NumPy para imagens

Exercício atual

Exercise 5: Flipping out Exercise 6: Histogramas Exercise 7: Como começar a usar o thresholding Exercise 8: Aplicar limiarização global Exercise 9: Quando o plano de fundo não é tão óbvio Exercise 10: Tentar outros métodos Exercise 11: Aplicar limiarização

Você aprenderá a detectar formas de objetos usando filtros de detecção de bordas, melhorar imagens médicas com aprimoramento de contraste e até mesmo ampliar imagens para cinco vezes o tamanho original! 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.

Exercise 1: Saltar para a filtragem Exercise 2: Detecção de bordas Exercise 3: Desfoque para reduzir o ruído Exercise 4: Aprimoramento de contraste Exercise 5: Qual é o contraste dessa imagem?Exercise 6: Imagens médicas Exercise 7: Imagem aérea Exercise 8: Vamos adicionar um pouco de impacto e contraste Exercise 9: Transformações Exercise 10: Aliasing, rotação e redimensionamento Exercise 11: Ampliação de imagens Exercise 12: Redimensionamento proporcional Exercise 13: Morfologia Exercise 14: Cartas escritas à mão Exercise 15: Aprimoramento da imagem com limiar

Até agora, você fez algumas coisas muito legais com suas habilidades de processamento de imagens! Neste capítulo, você aplicará a restauração de imagens para remover objetos, logotipos, textos ou áreas danificadas nas fotos! Você também aprenderá a aplicar ruído, usar a segmentação para acelerar o processamento e encontrar elementos em imagens por seus contornos.

Exercise 1: Restauração de imagens Exercise 2: Vamos restaurar uma imagem danificada Exercise 3: Remoção de logotipos Exercise 4: Ruído Exercise 5: Vamos fazer barulho!Exercise 6: Redução de ruído Exercise 7: Redução de ruído e preservação das bordas Exercise 8: Superpixels e segmentação Exercise 9: Número de pixels Exercise 10: Segmentação de superpixel Exercise 11: Localização de contornos Exercise 12: Formas de contorno Exercise 13: Encontre contornos de uma imagem que não seja binária Exercise 14: Contar os pontos na imagem de um dado

Após concluir este capítulo, você terá um conhecimento mais profundo de processamento de imagens, pois poderá detectar bordas, cantos e até mesmo rostos! Você aprenderá a detectar não apenas faces frontais, mas também perfis de faces, gatos ou cães. Você aplicará suas habilidades em aplicativos mais complexos do mundo real. Aprenda a dominar várias técnicas de processamento de imagens amplamente usadas com pouquíssimas linhas de código!

Exercise 1: Encontrando as bordas com o Canny Exercise 2: Bordas Exercise 3: Menos ousado Exercise 4: Você está na esquina Exercise 5: Perspectiva Exercise 6: Menos cantos Exercise 7: Detecção de rosto Exercise 8: Há alguém aí?Exercise 9: Múltiplas faces Exercise 10: Segmentação e detecção de faces Exercise 11: Aplicativos do mundo real Exercise 12: Proteção da privacidade Exercise 13: Ajude Sally a restaurar sua foto de formatura Exercise 14: Trabalho incrível!