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Processamento de imagens em Python

"Aprenda a processar, transformar e manipular imagens à sua vontade."

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4 horas16 vídeos54 exercícios45.970 aprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

As imagens estão por toda parte! Vivemos em uma época em que as imagens contêm muitas informações, que às vezes são difíceis de obter. É por isso que o pré-processamento de imagens se tornou uma habilidade altamente valiosa, aplicável em muitos casos de uso. Neste curso, você aprenderá a processar, transformar e manipular imagens a seu bel-prazer, mesmo quando elas chegam aos milhares. Você também aprenderá a restaurar imagens danificadas, realizar redução de ruído, redimensionar imagens de forma inteligente, contar o número de pontos em um dado, aplicar detecção facial e muito mais, usando o scikit-image. Depois de concluir este curso, você poderá aplicar seus conhecimentos em diferentes domínios, como aprendizagem de máquina e inteligência artificial, visão de máquina e robótica, análise de imagens espaciais e médicas, varejo e muito mais. Dê um passo à frente e mergulhe no maravilhoso mundo da visão computacional!
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Nas seguintes faixas

Processamento de imagens em Python

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Cientista de aprendizado de máquina em Python

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  1. 1

    Introdução ao processamento de imagens e ao scikit-image

    Gratuito

    Você pode usar estruturas de imagens digitais e aprender a processá-las! Extraia dados, transforme e analise imagens usando o NumPy e o Scikit-image. Com apenas algumas linhas de código, você converterá imagens RGB em escala de cinza, obterá dados delas, obterá histogramas com informações muito úteis e separará objetos do plano de fundo!

    Reproduzir Capítulo Agora
    Dê vida às imagens com o scikit-image
    50 xp
    É cinza ou cheio de cores?
    50 xp
    RGB para escala de cinza
    100 xp
    NumPy para imagens
    50 xp
    Flipping out
    100 xp
    Histogramas
    100 xp
    Como começar a usar o thresholding
    50 xp
    Aplicar limiarização global
    100 xp
    Quando o plano de fundo não é tão óbvio
    100 xp
    Tentar outros métodos
    100 xp
    Aplicar limiarização
    100 xp
  2. 2

    Filtros, contraste, transformação e morfologia

    Você aprenderá a detectar formas de objetos usando filtros de detecção de bordas, melhorar imagens médicas com aprimoramento de contraste e até mesmo ampliar imagens para cinco vezes o tamanho original! Você também aplicará a morfologia para tornar o limiar mais preciso ao segmentar imagens e passará para o próximo nível de processamento de imagens com Python.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Restauração de imagens, ruído, segmentação e contornos

    Até agora, você fez algumas coisas muito legais com suas habilidades de processamento de imagens! Neste capítulo, você aplicará a restauração de imagens para remover objetos, logotipos, textos ou áreas danificadas nas fotos! Você também aprenderá a aplicar ruído, usar a segmentação para acelerar o processamento e encontrar elementos em imagens por seus contornos.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 4

    Operações avançadas, detecção de rostos e recursos

    Após concluir este capítulo, você terá um conhecimento mais profundo de processamento de imagens, pois poderá detectar bordas, cantos e até mesmo rostos! Você aprenderá a detectar não apenas faces frontais, mas também perfis de faces, gatos ou cães. Você aplicará suas habilidades em aplicativos mais complexos do mundo real. Aprenda a dominar várias técnicas de processamento de imagens amplamente usadas com pouquíssimas linhas de código!

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conjuntos de dados

Images

colaboradores

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Sara Billen
Collaborator's avatar
Hillary Green-Lerman

pré-requisitos

Python Toolbox
Rebeca Gonzalez HeadshotRebeca Gonzalez

Data Scientist, Hiberus Tecnologia

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