or
Acest exercițiu face parte din cursul
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!
Vei învăța să <strong>detectezi formele obiectelor</strong> cu ajutorul filtrelor de detecție a marginilor, să <strong>îmbunătățești imagini medicale</strong> prin mărirea contrastului <strong>și chiar să mărești imagini de până la cinci ori față de dimensiunea originală!</strong> 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.
Până acum, ai realizat lucruri cu adevărat impresionante cu ajutorul competențelor tale de procesare a imaginilor! În acest capitol, vei aplica <strong>restaurarea imaginilor pentru a elimina obiecte, logo-uri, text sau zone deteriorate</strong> 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.
Exercițiul curent
După finalizarea acestui capitol, vei avea o înțelegere mai profundă a procesării imaginilor, fiind capabil să <strong>detectezi margini, colțuri și chiar fețe!</strong> Vei învăța să detectezi nu doar fețe frontale, ci și profiluri, pisici sau câini. Îți vei aplica competențele în <strong>aplicații reale</strong> mai complexe. Învață să stăpânești mai multe tehnici de procesare a imaginilor utilizate pe scară largă, cu foarte puține linii de cod!