Columbia University
Spezialisierung Erste Grundlagen der Computer Vision

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Columbia University

Spezialisierung Erste Grundlagen der Computer Vision

Beherrschen Sie die ersten Prinzipien der Computer Vision. Weiterentwicklung der mathematischen und physikalischen Algorithmen, die das Computer Vision System unterstützen

Shree Nayar

Dozent: Shree Nayar

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4.8

(180 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Beherrschen Sie die Funktionsweise einer Digitalkamera und lernen Sie die Grundlagen der Bildverarbeitung

  • Erstellen Sie eine Theorie der Merkmalserkennung und entwickeln Sie Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern

  • Erforschen Sie neue Methoden zur Verwendung visueller Hinweise (Schattierung, Unschärfe usw.), um die 3D-Form eines Objekts aus mehreren Bildern oder Blickwinkeln wiederherzustellen

  • Machen Sie sich mit grundlegenden Wahrnehmungsaufgaben wie Bildsegmentierung, Objektverfolgung und Objekterkennung vertraut

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: 3d Rekonstruktion
  • Kategorie: wahrnehmung
  • Kategorie: Objekt-Erkennung
  • Kategorie: merkmale und Grenzen
  • Kategorie: Kamera und Bildgebung

Wichtige Details

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Kamera und Bildgebung

KURS 120 Stunden4.7 (130 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie eine Kamera funktioniert und wie ein Bild mithilfe eines Objektivs erzeugt wird

  • Verstehen, wie ein Bildsensor funktioniert und welche Eigenschaften er hat

  • Entwerfen Sie Kameras, die einen hohen Dynamikbereich und einen weiten Bildwinkel erfassen

  • Lernen Sie, binäre Bilder zu erstellen und damit ein einfaches Objekterkennungssystem aufzubauen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maßstab Raum
Kategorie: SIFT-Detektor
Kategorie: Erkennung von Kanten und Ecken
Kategorie: Aktive Konturen
Kategorie: Bildtransformationen

Merkmale und Grenzen

KURS 224 Stunden4.8 (43 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie Kanten und Ecken in Bildern erkennen können.

  • Entwickeln Sie aktive Konturen (Schlangen), um komplexe Objektgrenzen zu finden.

  • Lernen Sie die Hough-Transformation kennen, um einfache parametrische Formen in Bildern zu finden

  • Erfahren Sie mehr über Bildtransformationen und wie Sie die Homographie zwischen zwei Bildern schätzen können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bildsegmentierung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: Verfolgung
Kategorie: anpassung des Aussehens

3D-Rekonstruktion - Einzelner Blickwinkel

KURS 389 Stunden4.9 (35 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie radiometrische Konzepte in Bezug auf Licht und dessen Wechselwirkung mit Szenen.

  • Verstehen Sie Reflexionsmodelle und die verschiedenen physikalischen Mechanismen, die das Aussehen einer Oberfläche bestimmen

  • Entwickeln Sie eine Methode, um die Form einer Oberfläche aus ihrer Schattierung zu ermitteln.

  • Verstehen Sie das Prinzip des photometrischen Stereosystems, bei dem durch Variation der Beleuchtungsrichtung eine dichte Karte der Oberflächennormalen der Szene erstellt wird

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Photometrisches Stereo
Kategorie: Strukturierte Lichtmethoden
Kategorie: Tiefe aus Fokus und Defokus
Kategorie: Reflektionsmodelle
Kategorie: Radiometrie

3D-Rekonstruktion - Mehrere Blickwinkel

KURS 472 Stunden4.7 (39 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie ein umfassendes Kameramodell und lernen Sie, wie man eine Kamera kalibriert, indem man ihre Parameter schätzt.

  • Entwickeln Sie ein einfaches Stereosystem, das zwei Kameras mit bekannter Konfiguration verwendet, um die 3D-Struktur einer Szene zu schätzen.

  • Entwerfen Sie einen Algorithmus, der sowohl die Struktur der Szene als auch die Bewegung der Kamera aus einem Video wiederherstellt.

  • Entwickeln Sie optische Flussalgorithmen zur Schätzung der Bewegung von Punkten in einer Videosequenz

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Kamera Modell
Kategorie: Kamera-Kalibrierung
Kategorie: Epipolare Geometrie
Kategorie: Einfaches Stereo
Kategorie: Struktur aus Bewegung

Visuelle Wahrnehmung

KURS 582 Stunden4.6 (29 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Entwerfen Sie Algorithmen zur Erkennung von bedeutsamen Veränderungen in einer Szene

  • Entwicklung von Methoden zur Verfolgung von Objekten in einem Video, während das Objekt Veränderungen in der Pose und der Beleuchtung unterliegt

  • Lernen Sie verschiedene Ansätze zur Segmentierung eines Bildes in sinnvolle Regionen kennen

  • Erstellen Sie eine End-to-End-Pipeline für das Lernen und Erkennen von Objekten auf der Grundlage ihrer visuellen Erscheinung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: High-Dynamic-Range (HDR) Bildgebung
Kategorie: Bilderzeugung
Kategorie: Faltung und Dekonvolution
Kategorie: Funktionsprinzipien einer Kamera
Kategorie: Fourier-Transformation

Dozent

Shree Nayar
Columbia University
5 Kurse17.684 Lernende

von

Columbia University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen