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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/image_processing_python/
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Coursera 上的 "Python 图像处理" 课程，旨在为学员提供图像处理的全面基础知识，并结合 Python 代码实践。 **课程重点：** * **基础概念：** 学习图像处理的基本原理，包括亮度调整（如色调曲线）、二值图像处理（如标记）、运动图像处理（如背景差分）等。 * **核心技术：** 涵盖滤波、傅里叶变换（频率域分析）、局部特征提取等关键技术。 * **高级主题：** 拓展至计算机视觉领域，介绍人脸检测、基于卷积神经网络（CNN）的图像识别、相机模型与三维重建等。 * **实践操作：** 通过 Jupyter Notebook 交互式编程环境，使用 Python 图像处理库（如 scikit-image）动手实践。 * **实时处理：** 学习从网络摄像头捕获视频流并进行实时图像处理。 * **工具多样性：** 课程将根据需要使用多种 Python 库，如用于实时处理的 OpenCV，用于快速傅里叶变换的 SciPy，用于读取 EXIF 信息的 PIL 等。同时也会介绍开源图像处理软件 GIMP。 **目标：** 本课程侧重于介绍图像处理领域中常见技术的基本概念，而非深入探讨单一主题。学完课程后，学员将能应对各种图像处理应用场景，并知道在需要时如何进一步深入学习相关主题。 **前提条件：** 假定学员具备 Python 或其他编程语言的编程经验，课程本身不包含 Python 语言的入门教学。但由于提供交互式编程环境，学员无需具备编写 Python 代码的技能即可进行实践。
このコースでは，画像処理の基礎をスライド形式のレクチャーで学び，さらにPythonコードを実行して実際に画像処理を体験します．このコースの目標は，画像処理に関する幅広い知識を身につけ，画像処理の基本的な手法を理解することです．明るさ補正のためのトーンカーブによる画素値の変換，背景差分などの動画像処理，ラベリングなどの二値画像処理から始めて，フィルタリング，フーリエ変換による周波数スペクトル，局所特徴量などの手法や，顔検出，CNNによる簡単な画像認識，カメラモデル，3次元復元など，古典的な画像処理からコンピュータビジョンまで，画像処理をする上で知っておく知識を網羅的に解説しています．画像処理のトピックは幅広いため，このレクチャーでは一つ一つの内容を深く解説することよりも，様々な場面で遭遇する画像処理の基礎技術のコンセプトを紹介することにしています．ここで紹介した内容は様々な画像処理の応用場面で遭遇すると思いますので，その場合には各トピックをもっと詳しく解説している他の資料を参考にしてください．スライド形式のレクチャーを聞くだけでなく，Pythonの画像処理ライブラリを用いて，インタラクティブなプログラミング環境で実際にPythonコードを実行しながら，実践的な画像処理を学びます．Jupyter-notebookによるインタラクティブなプログラミングに加えて，Webカメラから実際にカメラ映像を取り込んでリアルタイムに画像処理を行う方法も学びます．そのため一つのPythonモジュールにこだわらず，必要に応じて様々なモジュールを使います．Notebookでは主にscikit-imageを使いますが，コマンドラインで実行してカメラ映像を読み込み表示するためにはopencvを使います．その他のモジュールも使います（高速フーリエ変換にはscipy，exif情報読み込みにはPILなど）．またメジャーな画像処理OSSであるGIMPも紹介します．プログラミングの注意：Pythonやその他の言語でのプログラミング経験があることを前提にしていますので，Python自体の説明は省略しています．ただしnotebookやコマンドラインで実行するだけで画像処理が体験できるようにしていますので，Pythonコードを書くスキルは必要ありません．
