${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
*
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

${message}