Une introduction à la vision de l'ordinateur

Description

Ce cours en ligne gratuit illustre l'importance de Computer Vision dans l'extraction des abstractions de niveau supérieur ou de la connaissance du monde à partir d'images. Il commence par l'examen historique de la vision par ordinateur pour s'assurer de son émergence et de son évolution au cours des dernières décennies. Vous explorerez les premières incursions de la vision par ordinateur et les accords qui ont contribué à la compréhension des images et à l'émergence de l'ère de l'apprentissage profond. En outre, la provenance des différents dessins et modèles et les améliorations essentielles dans le domaine de la vision informatique au fil des décennies sont mises en évidence. On vous enseignera le processus de formation d'image qui a produit une image particulière en fonction d'un ensemble de conditions d'éclairage, de géométrie de scène, de propriétés de surface et d'optique de caméra. Parallèlement à cela, la façon dont le modèle de caméra numérique tient compte des effets essentiels tels que l'exposition, les mappages non linéaires, l'échantillonnage et l'aliasing, ainsi que le bruit sont également discutés.

Ensuite, on explique la représentation de l'image en la brisant en minuscules formes de pixels. Ceci inclura l'utilisation de techniques de traitement d'images pour prétraiter l'image et la convertir en une forme adaptée pour une analyse plus poussée et les différents opérateurs de traitement d'images qui cartographieront les valeurs de pixels d'une image à l'autre. De plus, vous découvrirez le processus d'application de filtres à une image pour modifier ou améliorer les fonctionnalités de l'image. Vous étudierez la façon dont l'égalisation de l'histogramme utilise une collection de pixels dans le voisinage d'un pixel donné pour déterminer sa valeur de sortie finale pour l'ajustement de tonalité locale de l'image. En outre, le processus d'amélioration de l'image dans lequel la fonction de transfert du filtre modifie une partie du spectre de fréquence des signaux, et détermine les caractéristiques de fréquence de divers filtres à l'aide d'une analyse de Fourier, est également mis en évidence.

Enfin, vous découvrirez comment utiliser la transformée de Fourier rapide effectue des convolutions de noyau à temps qui sont indépendantes de la taille du noyau. Ceci inclut le processus de décomposition d'une image en ses composants sinus et cosinus en utilisant des transformées de Fourier. L'importance de l'échantillonnage et de l'aliasing dans le traitement des images est expliquée. Vous découvrirez comment le taux d'échantillonnage détermine la résolution spatiale de l'image numérisée ’ et l'occurrence de l'aliasing lorsque le taux d'échantillonnage n'est pas assez élevé pour capturer la quantité de détails dans l'image. Enfin, on discute de la méthode d'augmentation et de diminution de la résolution d'une image à l'aide des filtres d'interpolation et de décimation. An Introduction to Computer Vision est un cours d'information qui intéressera ceux qui étudient l'informatique ou ceux qui s'intéressent à ces sujets. Pourquoi attendre? Inscrivez-vous dès aujourd'hui et commencez à vous renseigner sur ce champ de vision d'ordinateur de premier plan et à modifier votre perception de la façon dont vous voyez le monde.