Jump into digital image structures and learn to process them! Extract data, transform and analyze images using NumPy and Scikit-image. 

With just a few lines of code, you will convert RGB images to grayscale,  get data from them, obtain histograms containing very useful information, and separate objects from the background!

scikit-image ile görüntülere hayat ver

Bu gri mi yoksa rengârenk mi?

RGB'den gri tonlamaya

Görüntüler için NumPy

Ters düz çevirme

Histogramlar

Eşikleme ile başlarken

Küresel eşikleme uygula

Arka plan bu kadar bariz olmadığında

Diğer yöntemleri denemek

Eşikleme uygula

Introducing Image Processing and scikit-image

You will learn to detect object shapes using edge detection filters, improve medical images with contrast enhancement and even enlarge pictures to five times its original size! 

You will also apply morphology to make thresholding more accurate when segmenting images and go to the next level of processing images with Python.

Jump into filtering

Edge detection

Blurring to reduce noise

Contrast enhancement

What's the contrast of this image?

Medical images

Aerial image

Let's add some impact and contrast

Transformations

Aliasing, rotating and rescaling

Enlarging images

Proportionally resizing

Morphology

Handwritten letters

Improving thresholded image

Filters, Contrast, Transformation and Morphology

So far, you have done some very cool things with your image processing skills!
 
In this chapter, you will apply image restoration to remove objects, logos, text, or damaged areas in pictures! 
You will also learn how to apply noise, use segmentation to speed up processing, and find elements in images by their contours.

Image restoration

Let's restore a damaged image

Removing logos

Noise

Let's make some noise!

Reducing noise

Reducing noise while preserving edges

Superpixels & segmentation

Number of pixels

Superpixel segmentation

Finding contours

Contouring shapes

Find contours of an image that is not binary

Count the dots in a dice's image

Image restoration, Noise, Segmentation and Contours

After completing this chapter, you will have a deeper knowledge of image processing as you will be able to detect edges, corners, and even faces! You will learn how to detect not just front faces but also face profiles, cat, or dogs. You will apply your skills to more complex real-world applications.
Learn to master several widely used image processing techniques with very few lines of code!

Finding the edges with Canny

Edges

Less edgy

Right around the corner

Perspective

Less corners

Face detection

Is someone there?

Multiple faces

Segmentation and face detection

Real-world applications

Privacy protection

Help Sally restore her graduation photo

Amazing work!

Advanced Operations, Detecting Faces and Features

Images

Görüntüler her yerde! İçerdikleri bilgi çoğu zaman zengin ve ulaşması zor olabiliyor. Bu yüzden görüntü ön işleme, birçok kullanım alanında değerli bir beceri haline geldi. Bu kursta, binlercesiyle çalışırken bile, görüntüleri istediğin gibi işleyip dönüştürmeyi ve üzerinde değişiklik yapmayı öğreneceksin. Ayrıca scikit-image kullanarak hasarlı görüntüleri onarmayı, gürültü azaltmayı, akıllı yeniden boyutlandırma yapmayı, bir zar üzerindeki noktaları saymayı, yüz tespiti uygulamayı ve çok daha fazlasını öğreneceksin. Kursu tamamladıktan sonra bilgini Machine Learning ve yapay zeka, makine ve robotik görme, uzay ve tıbbi görüntü analizi, perakende ve daha birçok alana uygulayabileceksin. Adımını at ve bilgisayarlı görü dünyasının büyüleyici evrenine dal!

Python Toolbox

Scikit-image ile Python'da hasarlı görüntüleri onarın, gürültü azaltın, yüz algılayın ve daha fazlasını yapın.

Python ile Görüntü İşleme

Görüntüleri istediğiniz gibi işlemeyi, dönüştürmeyi ve değiştirmeyi öğrenin.

Görüntü İşleme Python'da

Makine Öğrenimi Bilimcisi Python'da

Data Engineer

scikit-image ile görselleri canlandırın

Görüntü işleme nedir?

Uygulamalar

Amaçlar

scikit-image’a giriş

Görüntü nedir?

scikit-image’da görüntüler

RGB kanalları

Gri tonlamalı görüntüler

RGB ve gri tonlama

Bu derste görselleştirme

Hadi alıştırma yapalım!

Introducing Image Processing and scikit-image - scikit-image ile görüntülere hayat ver

scikit-image ile görüntülere hayat ver

Create Your Free Account