Chiar după colț

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea imaginilor în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Descoperă structura imaginilor digitale și învață să le procesezi! Extrage date, transformă și analizează imagini folosind NumPy și scikit-image. Cu doar câteva linii de cod, vei converti imagini RGB în tonuri de gri, vei extrage date din ele, vei genera histograme cu informații utile și vei separa obiectele din fundal!

Exercise 1: Dă viață imaginilor cu scikit-image Exercise 2: Gri sau plină de culoare?Exercise 3: Din RGB în tonuri de gri Exercise 4: NumPy pentru imagini Exercise 5: Răsturnare de situație Exercise 6: Histograme Exercise 7: Introducere în praguri de segmentare Exercise 8: Aplică pragul global (thresholding)Exercise 9: Când fundalul nu este evident Exercise 10: Testând alte metode Exercise 11: Aplică pragul de binarizare

Vei învăța să detectezi formele obiectelor cu ajutorul filtrelor de detecție a marginilor, să îmbunătățești imagini medicale prin mărirea contrastului și chiar să mărești imagini de până la cinci ori față de dimensiunea originală! Vei aplica și morfologie pentru a crește precizia pragurilor în segmentarea imaginilor și vei trece la un nivel superior de procesare a imaginilor cu Python.

Exercise 1: Descoperă filtrele Exercise 2: Detectarea muchiilor Exercise 3: Estompare pentru reducerea zgomotului Exercise 4: Îmbunătățirea contrastului Exercise 5: Care este contrastul acestei imagini?Exercise 6: Imagini medicale Exercise 7: Imagine aeriană Exercise 8: Să adăugăm impact și contrast Exercise 9: Transformări Exercise 10: Aliere, rotire și redimensionare Exercise 11: Mărirea imaginilor Exercise 12: Redimensionare proporțională Exercise 13: Morfologie Exercise 14: Litere scrise de mână Exercise 15: Îmbunătățirea imaginii praguite

Până acum, ai realizat lucruri cu adevărat impresionante cu ajutorul competențelor tale de procesare a imaginilor! În acest capitol, vei aplica restaurarea imaginilor pentru a elimina obiecte, logo-uri, text sau zone deteriorate din fotografii! Vei învăța, de asemenea, să aplici zgomot, să folosești segmentarea pentru a accelera procesarea și să identifici elementele din imagini după contururile lor.

Exercise 1: Restaurarea imaginilor Exercise 2: Să restaurăm o imagine deteriorată Exercise 3: Eliminarea logo-urilor Exercise 4: Zgomot Exercise 5: Să adăugăm zgomot!Exercise 6: Reducerea zgomotului Exercise 7: Reducerea zgomotului cu păstrarea marginilor Exercise 8: Superpixeli și segmentare Exercise 9: Numărul de pixeli Exercise 10: Segmentare în superpixeli Exercise 11: Găsirea contururilor Exercise 12: Conturarea formelor Exercise 13: Găsirea contururilor unei imagini care nu este binare Exercise 14: Numără punctele de pe un zar

După finalizarea acestui capitol, vei avea o înțelegere mai profundă a procesării imaginilor, fiind capabil să detectezi margini, colțuri și chiar fețe! Vei învăța să detectezi nu doar fețe frontale, ci și profiluri, pisici sau câini. Îți vei aplica competențele în aplicații reale mai complexe. Învață să stăpânești mai multe tehnici de procesare a imaginilor utilizate pe scară largă, cu foarte puține linii de cod!

Exercise 1: Detectarea marginilor cu Canny Exercise 2: Margini Exercise 3: Mai puțin definit Exercise 4: Chiar după colț

Exercițiul curent

Exercise 5: Perspectivă Exercise 6: Mai puține colțuri Exercise 7: Detectarea fețelor Exercise 8: E cineva acolo?Exercise 9: Fețe multiple Exercise 10: Segmentare și detectare facială Exercise 11: Aplicații din lumea reală Exercise 12: Protecția confidențialității Exercise 13: Ajut-o pe Sally să își restaureze fotografia de absolvire Exercise 14: Excelent!