or
Это упражнение является частью курса
Погрузитесь в структуру цифровых изображений и научитесь их обрабатывать! Извлекайте данные, преобразовывайте и анализируйте изображения с помощью NumPy и scikit-image. Всего несколькими строками кода вы научитесь переводить цветные RGB-изображения в оттенки серого, извлекать данные из них, строить информативные гистограммы и отделять объекты от фона!
Вы научитесь <strong>определять форму объектов</strong> с помощью фильтров выделения границ, <strong>улучшать медицинские снимки</strong> за счёт повышения контраста <strong>и даже увеличивать изображения до пятикратного размера!</strong> Вы также примените методы морфологии, чтобы повысить точность пороговой сегментации, и перейдёте на новый уровень обработки изображений в Python.
Текущее упражнение
К этому моменту вы уже освоили немало полезных техник обработки изображений! В этой главе вы примените <strong>восстановление изображений, чтобы удалять объекты, логотипы, текст или повреждённые участки</strong> на фотографиях! Вы также узнаете, как добавлять шум, использовать сегментацию для ускорения обработки и находить элементы на изображениях по их контурам.
После изучения этой главы ваши знания в области обработки изображений выйдут на новый уровень: вы сможете <strong>обнаруживать границы, угловые точки и даже лица!</strong> Вы научитесь распознавать не только фронтальные лица, но и профили, кошек и собак. Полученные навыки вы применёте в более сложных <strong>задачах из реальной практики.</strong> Освойте несколько широко используемых методов обработки изображений — и всё это с минимальным количеством кода!