${message}

Этот двухдневный курс дает практический опыт по анализу изображений. В примерах и упражнениях демонстрируется функционал MATLAB и Image Processing Toolbox по правильному построению такого анализа.

Курс содержит следующие темы:

  • Импорт и экспорт изображений;
  • Интерактивный анализ изображений;
  • Удаление шума;
  • Совмещение изображений и создание панорамных сцен;
  • Детектирование линий и окружностей на изображении;
  • Сегментация границ объектов;
  • Сегментация объектов по цвету и текстуре;
  • Пакетный анализ наборов изображений;
  • Сегментация объектов по форме с помощью морфологических операций;
  • Измерений свойств формы изображений.

Для прохождения курса требуется предварительное прохождение курса "MATLAB для профессионалов", либо эквивалентный опыт в MATLAB. Настоятельно рекомендуются базовые знания в области обработки изображений.

Продолжительность - 2 дня.

Программа курса

Модуль 1. Импорт и визуализация изображений.

Импорт изображения или видео в MATLAB и их визуализация. Конвертация изображений в подходящий формат для дальнейшего анализа

  • Импорт и отображение изображений;
  • Конвертация между типами изображений;
  • Экспорт изображений;
  • Импорт и проигрывание видеофайлов.

Модуль 2. Интерактивное исследование изображений.

Исследование деталей объекта: форму, текстуру, цвет. Создание собственного инструмента для исследования изображений

  • Получение значений яркости пикселей;
  • Выделение интересующей области;
  • Вычисление статистики пикселей в интересующей области;
  • Измерение размеров объектов;
  • Создание пользовательского интерактивного инструмента.

Модуль 3. Предобработка изображений.

Проведение предобработки изображения и применение пользовательских функций к нему

  • Подстройка контраста изображения;
  • Удаление шума с изображения;
  • Использование скользящего окна и соседних точек;
  • Блочные операции обработки.

Модуль 4. Пространственное преобразование и совмещение изображений.

Приведение изображений к единой ориентации и масштабу. Сравнение совмещенных изображений. Создание панорамной сцены через сшивку изображений

  • Геометрические преобразования;
  • Совмещение изображений с помощью точечных отображений;
  • Создание панорамной сцены.

Модуль 5. Детектирование граней и линий.

Сегментация граней объектов и получение положения пикселей границы. Детектирование линий и окружностей на изображении

  • Сегментация граней объекта;
  • Детектирование прямых линий;
  • Пакетный анализ наборов изображений;
  • Детектирование округлых объектов.

Модуль 6. Цветовая и текстурная сегментация.

Проведение цветовой сегментации для выделения объектов похожих цветов. Текстурный анализ для детектирования и выделения структуры на изображении и классификация изображений по их текстуре

  • Преобразование цветового пространства;
  • Цветовая сегментация;
  • Текстурная сегментация;
  • Классификация по текстуре.

Модуль 7. Выделение признаков.

Сегментация объектов с помощью морфологических операций и измерение формы объекта

  • Подсчет объектов;
  • Измерение формы;
  • Морфологические операции;
  • Водораздельная сегментация.


Связанные видео:

Машинное обучение Deep Learning при разработке систем компьютерного зрения в MATLAB

Глубокое обучение: практический подход с MATLAB

Поделиться

Задать вопрос

*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля