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Computer Vision - Visual Features e Rappresentanze

In questo corso gratuito online, imparate gli approcci nell'instaurare corrispondenze di feature attraverso diverse immagini in CV.

Publisher: NPTEL
Il rilevamento delle funzioni è un metodo potente per l'elaborazione di astrazioni di informazioni sull'immagine e per prendere decisioni locali ad ogni punto di immagine. Questo corso online gratuito illustra gli algoritmi utilizzati per rilevare varie funzionalità dalle immagini e il metodo di estrazione di informazioni significative per riconoscere gli oggetti. Inizia l'apprendimento del processo di creazione di una serie densa di corrispondenza per la costruzione di immagini modello 3D.
Computer Vision - Visual Features e Rappresentanze
  • Durata

    4-5 Oras
  • Students

    62
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Questo corso gratuito online spiega gli approcci pratici per rilevare e stabilire corrispondenze di funzionalità attraverso diverse immagini. Inizia con l'idea concettuale di rilevare i bordi su un'immagine, utilizzando vari metodi matematici. Si esplorerà come il rilevamento del bordo sia il primo passo per il recupero delle informazioni dalle immagini e come la modifica direzionale nell'intensità o nel colore in un'immagine sia utilizzata per rilevare i bordi. Si spiega la procedura per la rilevazione di bari e angoli in un'immagine. Vi verrà insegnato come la caratteristica circolarmente simmetrica di Laplaciano di Gaussiano sia utilizzata per rilevare le regioni di un'immagine in cui alcune proprietà sono costanti. Accanto a questo, vengono descritti anche il modo in cui viene utilizzato il metodo di rilevamento dell'angolo per estrarre informazioni relative alle funzioni e all'infer un contenuto di immagini. Vengono evidenziati i metodi più recenti per rilevare vari tipi di spigoli e blobi in un'immagine.

Next, il corso illustra la natura invariante di Haris Corner Detector, analizzando le immagini i punti chiave a diverse scale. Scoprirete il ruolo delle piramidi di immagini nell'esecuzione di attività quali la ricerca di immagini miscelate e la ricerca di corrispondenza grossolana per accelerare determinate operazioni. Questo includerà l'analisi del contenuto specifico di frequenza nell'immagine in particolari direzioni in una regione localizzata intorno al punto o regione di analisi. Il ruolo della funzione invariante scala nella trasformazione dei dati immagine in coordinate punto chiave invarianti è discusso. Ti verrà insegnato il processo di estrazione dei tasti e corrispondente alle tastiere con le relative posizioni nelle immagini. Le caratteristiche di scala - invarianti sono formate calcolando il gradimento ad ogni pixel in una finestra intorno al punto chiave rilevato, utilizzando il livello appropriato della piramide gaussiana.

Infine, il corso mette in evidenza le varie tecniche sviluppate per la segmentazione delle immagini. Questi includono algoritmi basati su contorni attivi e set di livello, regione suddivisa e fusione, cambio medio, tagli normalizzati e campi casuali di Markov risolti utilizzando tagli grafici. Oltre a questo, si discute di rappresentare un'immagine in termini di cluster di pixel che appartengono insieme per localizzare oggetti e confini nelle immagini. Scoprirete come il contesto di forma e le regioni estreme più stabili sono utilizzati per riconoscere gli oggetti in base ai loro contorni e per applicazioni che richiedono invarianza affine. Infine, il corso spiega come il sistema visivo umano interpreta le sottili variazioni di trasparenza e ombreggiando nelle immagini segmentando correttamente l'oggetto dal suo background. Computer Vision - Visual Features and Rappresentations è un corso informativo che interesserà coloro che studiano Computer Science o coloro che sono interessati a questi argomenti. Perché aspettare? Registrati oggi e inizia a imparare su questa tecnica di visione del computer leader per l'estrazione di informazioni vitali da varie parti dell'immagine.

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