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Visión de equipo-Características y representaciones visuales

En este curso gratuito en línea, aprenda los enfoques en el establecimiento de correspondencias de características a través de diferentes imágenes en CV.

Publisher: NPTEL
La detección de características es un método potente para calcular abstracciones de información de imagen y tomar decisiones locales en cada punto de imagen. Estudie este método, así como los algoritmos utilizados para detectar varias características de las imágenes y el método de extraer información significativa para reconocer los objetos. Empezar a aprender sobre el proceso de establecer un denso conjunto de correspondencia para construir imágenes de modelos 3D.
Visión de equipo-Características y representaciones visuales
  • Duración

    4-5 Horas
  • Students

    102
  • Accreditation

    CPD

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Descripción

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Description

Los enfoques prácticos para detectar y establecer correspondencias de características a través de diferentes imágenes se originan con la idea conceptual de detectar bordes en una imagen, utilizando varios métodos matemáticos. Al comenzar sus estudios, explorará cómo la detección de bordes es el primer paso para recuperar la información de las imágenes y cómo el cambio direccional en la intensidad o el color en una imagen se utiliza para detectar los bordes. Se le enseñará cómo se utiliza la característica simétrica circular de Laplacian de Gaussiano para detectar las regiones de una imagen en la que algunas propiedades son constantes. Junto con esto, cómo se utiliza el método de detección de esquina para extraer información sobre las características e inferir el contenido de una imagen también se describe. Los métodos utilizados más recientemente en la detección de varios tipos de bordes y blobs en una imagen se resaltan.


A continuación, el curso ilustra la naturaleza invariable de la escala del detector Haris Corner al analizar los puntos clave de las imágenes a diferentes escalas. Usted descubrirá el papel de las pirámides de imagen en la realización de tareas tales como la mezcla de imágenes y la búsqueda de correspondencia de grueso a fino para acelerar ciertas operaciones. Esto incluirá analizar el contenido de frecuencia específico en la imagen en direcciones particulares en una región localizada alrededor del punto o región de análisis. Se discute el papel de la transformacion de caracteristica invariable de escala en la transformacion de los datos de imagen en coordenadas de punto de clave invariable en escala. Se le enseñará sobre el proceso de extracción de puntos clave y la coincidencia de los puntos clave con sus correspondientes ubicaciones en las imágenes. Las características de la escala-invariante se forman al calcular el gradiente en cada pixel en una ventana alrededor del punto clave detectado, utilizando el nivel apropiado de la pirámide de Gaussiano.


Por último, el curso destaca las diversas técnicas que se han desarrollado para la segmentación de imágenes. Estos incluyen algoritmos basados en contornos activos y conjuntos de niveles, división y fusión de regiones, cambio medio, cortes normalizados y campos aleatorios de Markov binarios resueltos utilizando cortes de gráficos. Además de esto, se discute la representación de una imagen en términos de grupos de píxeles que pertenecen juntos para localizar objetos y límites en imágenes. Usted descubrirá cómo el contexto de forma y las regiones extremas máximas estables se utilizan para reconocer objetos basados en sus contornos y para aplicaciones que requieren invariancia de afinidad. Por último, el curso explica cómo el sistema visual humano interpreta las sutiles variaciones en la transparencia y el sombreado en las imágenes segmentar correctamente el objeto desde su fondo. Computer Vision-Visual Features and Representations es un curso informativo que interesará a los que estudian Informática o a los interesados en estos temas. ¿Por qué esperar? Inscríbase hoy mismo y empiece a aprender sobre esta técnica de visión de equipo líder para extraer información vital de varias partes de la imagen.

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