${message}
Обработка изображений в MATLAB
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.
Код тренинга
Мероприятия
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
