Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
Explore la moyenne de voisinage, le lissage gaussien, le filtrage médian, l'amélioration du contraste et la détection des bords dans le traitement d'image.
Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Introduit les bases du traitement d'image, couvrant les images vectoriels vs matrices, le système de couleurs RGB, l'échelle de gris, et les bibliothèques de manipulation d'image.
Couvre les bases du traitement d'images pour la microscopie, y compris l'acquisition, la correction des défauts, l'amélioration des images et l'extraction d'informations.
Couvre la détection des bords et des contours dans les images, y compris les méthodes basées sur les gradients, l'opérateur laplacien, et des méthodes plus complexes.
Explore les noyaux pour simplifier la représentation des données et la rendre linéairement séparable dans les espaces de fonctionnalités, y compris les fonctions populaires et les exercices pratiques.
