or
Ця вправа є частиною курсу
Зануртесь у структури цифрових зображень і навчіться їх обробляти! Видобувайте дані, трансформуйте та аналізуйте зображення за допомогою NumPy і Scikit-image. Лише кількома рядками коду ви перетворите RGB-зображення на відтінки сірого, дістанете з них дані, отримаєте гістограми з дуже корисною інформацією та відокремите об'єкти від тла!
Ви навчитеся <strong>виявляти форми об'єктів</strong> за допомогою фільтрів для виявлення контурів, <strong>покращувати медичні зображення</strong> через підсилення контрасту <strong>і навіть збільшувати знімки до п'яти разів від початкового розміру!</strong> Ви також застосуєте морфологію, щоб зробити порогування точнішим під час сегментації зображень, і перейдете на наступний рівень обробки зображень у Python.
Поточна вправа
Досі ви вже зробили чимало класних речей у сфері обробки зображень! У цьому розділі ви застосуєте <strong>відновлення зображень, щоб прибирати об'єкти, логотипи, текст або пошкоджені ділянки</strong> на світлинах! Ви також дізнаєтеся, як додавати шум, використовувати сегментацію для пришвидшення обробки та знаходити елементи на зображеннях за їхніми контурами.
Після завершення цього розділу ви матимете глибше розуміння обробки зображень, адже зможете <strong>виявляти краї, кути й навіть обличчя!</strong> Ви навчитеся виявляти не лише фронтальні обличчя, а й профілі, а також котів чи собак. Ви застосуєте свої навички до складніших <strong>практичних задач.</strong> Опanuйте кілька широко вживаних методів обробки зображень за допомогою всього кількох рядків коду!