${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
