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.
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.
Поточна вправа
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!