Piksel sayısı

Hadi, bu görseldeki toplam piksel sayısını hesaplayalım.

Young woman

Görsel face_image olarak önceden yüklendi

Toplam piksel sayısı, çözünürlüktür. \(Height \times Width\) ile verilir.

Genişliği ve yüksekliği kontrol etmek için, önceden np olarak yüklenmiş NumPy'nin .shape özelliğini konsolda kullan.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Görüntü İşleme

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Görüntü İşleme

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Dijital görüntü yapılarına dal ve onları işlemeyi öğren! NumPy ve Scikit-image kullanarak veri çıkar, görüntüleri dönüştür ve analiz et. Sadece birkaç satır kodla RGB görüntüleri gri tonlamaya çevirecek, onlardan veri alacak, çok faydalı bilgiler içeren histogramlar elde edecek ve nesneleri arka plandan ayıracaksın!

Exercise 1: scikit-image ile görüntülere hayat ver Exercise 2: Bu gri mi yoksa rengârenk mi?Exercise 3: RGB'den gri tonlamaya Exercise 4: Görüntüler için NumPy Exercise 5: Ters düz çevirme Exercise 6: Histogramlar Exercise 7: Eşikleme ile başlarken Exercise 8: Küresel eşikleme uygula Exercise 9: Arka plan bu kadar bariz olmadığında Exercise 10: Diğer yöntemleri denemek Exercise 11: Eşikleme uygula

<strong>Kenar tespit filtreleri</strong> ile <strong>nesne şekillerini algılamayı</strong>, kontrast iyileştirme ile <strong>tıbbi görüntüleri geliştirmeyi</strong> ve hatta resimleri orijinal boyutunun beş katına kadar büyütmeyi öğreneceksin! Ayrıca, görüntüleri bölütlerken eşiklemeyi daha isabetli kılmak için morfoloji uygulayacak ve Python ile görüntü işlemede bir üst seviyeye çıkacaksın.

Exercise 1: Filtrelemeye hızlı bir başlangıç Exercise 2: Kenar algılama Exercise 3: Gürültüyü azaltmak için bulanıklaştırma Exercise 4: Kontrast iyileştirme Exercise 5: Bu görüntünün kontrastı nedir?Exercise 6: Tıbbi görüntüler Exercise 7: Hava görüntüsü Exercise 8: Hadi biraz etki ve kontrast katalım Exercise 9: Dönüşümler Exercise 10: Aliasing, döndürme ve yeniden ölçekleme Exercise 11: Görüntüleri büyütme Exercise 12: Oranlı yeniden boyutlandırma Exercise 13: Morfoloji Exercise 14: El yazısı harfler Exercise 15: Eşiklenmiş görüntüyü iyileştirme

Şimdiye kadar görüntü işleme becerilerinle oldukça havalı şeyler yaptın! Bu bölümde, fotoğraflardaki <strong>nesneleri, logoları, metni veya hasarlı bölgeleri kaldırmak için görüntü onarımı</strong> uygulayacaksın! Ayrıca gürültü eklemeyi, işlemeyi hızlandırmak için bölütleme kullanmayı ve görüntülerdeki öğeleri konturlarıyla bulmayı da öğreneceksin.

Exercise 1: Görüntü onarımı Exercise 2: Hadi hasarlı bir görüntüyü onaralım Exercise 3: Logoları kaldırma Exercise 4: Gürültü Exercise 5: Hadi biraz gürültü katalım!Exercise 6: Gürültüyü azaltma Exercise 7: Kenarları korurken gürültüyü azaltma Exercise 8: Süper pikseller ve segmentasyon Exercise 9: Piksel sayısı

Geçerli egzersiz

Exercise 10: Süperpiksel segmentasyonu Exercise 11: Konturları bulma Exercise 12: Şekillerde kontur çıkarma Exercise 13: İkili olmayan bir görselin konturlarını bul Exercise 14: Bir zar görselindeki noktaları say

Bu bölümü tamamladıktan sonra, <strong>kenarları, köşeleri ve hatta yüzleri tespit edebileceğin</strong> için görüntü işleme konusunda daha derin bir bilgiye sahip olacaksın! Sadece önden yüzleri değil, profil yüzleri ile kedi ve köpekleri de tespit etmeyi öğreneceksin. Becerilerini daha karmaşık <strong>gerçek dünya uygulamalarında</strong> kullanacaksın. Çok az sayıda kod satırıyla yaygın olarak kullanılan birçok görüntü işleme tekniğine hakim olmayı öğren!

Exercise 1: Canny ile kenarları bulma Exercise 2: Kenarlar Exercise 3: Daha az keskin Exercise 4: Köşe başında Exercise 5: Perspektif Exercise 6: Daha az köşe Exercise 7: Yüz algılama Exercise 8: Orada biri var mı?Exercise 9: Birden fazla yüz Exercise 10: Bölütleme ve yüz tespiti Exercise 11: Gerçek dünya uygulamaları Exercise 12: Gizlilik koruması Exercise 13: Sally'nin mezuniyet fotoğrafını geri kazanmaya yardım et Exercise 14: Harika iş!