Virando tudo

Como brincadeira, alguém deixou uma foto de uma viagem a Sevilha de cabeça para baixo e espelhada! Agora precisamos endireitar a imagem, invertendo-a.

Imagem carregada como flipped_seville. Usando os métodos do NumPy aprendidos no curso, inverta a imagem horizontal e verticalmente. Em seguida, exiba a imagem corrigida usando a função show_image().

NumPy já está importado como np.

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Processamento de Imagens em Python

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Flip the image vertically
seville_vertical_flip = ____.____(flipped_seville)

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Mergulhe nas estruturas de imagens digitais e aprenda a processá-las! Extraia dados, transforme e analise imagens usando NumPy e scikit-image. Com apenas algumas linhas de código, você vai converter imagens RGB para tons de cinza, obter dados delas, gerar histogramas com informações muito úteis e separar objetos do fundo!

Exercise 1: Dê vida às imagens com scikit-image Exercise 2: Esta é cinza ou cheia de cor?Exercise 3: RGB para tons de cinza Exercise 4: NumPy para imagens Exercise 5: Virando tudo

Exercício atual

Exercise 6: Histogramas Exercise 7: Começando com limiarização Exercise 8: Aplicar limiarização global Exercise 9: Quando o plano de fundo não é tão óbvio Exercise 10: Testando outros métodos Exercise 11: Aplicar limiarização

Você vai aprender a detectar formas de objetos usando filtros de detecção de bordas, melhorar imagens médicas com realce de contraste e até ampliar fotos em cinco vezes o tamanho original! Você também vai aplicar morfologia para tornar a limiarização mais precisa ao segmentar imagens e avançar para o próximo nível de processamento de imagens com Python.

Exercise 1: Mergulhe em filtragem Exercise 2: Detecção de bordas Exercise 3: Aplicando desfoque para reduzir ruído Exercise 4: Aprimoramento de contraste Exercise 5: Qual é o contraste desta imagem?Exercise 6: Imagens médicas Exercise 7: Imagem aérea Exercise 8: Vamos dar mais impacto e contraste Exercise 9: Transformações Exercise 10: Aliasing, rotação e reescala Exercise 11: Ampliando imagens Exercise 12: Redimensionamento proporcional Exercise 13: Morfologia Exercise 14: Letras manuscritas Exercise 15: Melhorando a imagem limiarizada

Até aqui, você já fez coisas muito legais com suas habilidades de processamento de imagens! Neste capítulo, você vai aplicar a restauração de imagens para remover objetos, logos, textos ou áreas danificadas em fotos! Você também vai aprender a aplicar ruído, usar segmentação para acelerar o processamento e encontrar elementos em imagens pelos seus contornos.

Exercise 1: Restauração de imagem Exercise 2: Vamos restaurar uma imagem danificada Exercise 3: Removendo logos Exercise 4: Ruído Exercise 5: Vamos fazer barulho!Exercise 6: Reduzindo ruído Exercise 7: Reduzindo ruído preservando as bordas Exercise 8: Superpixels e segmentação Exercise 9: Número de pixels Exercise 10: Segmentação por superpixels Exercise 11: Encontrando contornos Exercise 12: Contornando formas Exercise 13: Encontrar contornos de uma imagem que não é binária Exercise 14: Conte os pontos na imagem de um dado

Ao concluir este capítulo, você terá um conhecimento mais profundo de processamento de imagens, pois será capaz de detectar bordas, cantos e até faces! Você vai aprender a detectar não apenas faces frontais, mas também perfis, gatos ou cachorros. Você aplicará suas habilidades em aplicações reais mais complexas. Aprenda a dominar várias técnicas amplamente usadas de processamento de imagens com pouquíssimas linhas de código!

Exercise 1: Detectando bordas com Canny Exercise 2: Bordas Exercise 3: Menos contornos Exercise 4: Bem ali na esquina Exercise 5: Perspectiva Exercise 6: Menos cantos Exercise 7: Detecção de faces Exercise 8: Tem alguém aí?Exercise 9: Vários rostos Exercise 10: Segmentação e detecção de faces Exercise 11: Aplicações do mundo real Exercise 12: Proteção de privacidade Exercise 13: Ajude a Sally a restaurar sua foto de formatura Exercise 14: Trabalho incrível!