Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8
54 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Les étudiants doivent connaître les bases de l'algèbre linéaire et du calcul. La connaissance d'un langage de programmation est souhaitable, mais pas obligatoire.
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Il y a 6 modules dans ce cours
Ce cours se concentre sur la détection des caractéristiques et des limites dans les images. La détection des caractéristiques et des limites est une étape de prétraitement essentielle pour toute une série de tâches visuelles, notamment la détection et la reconnaissance d'objets et la métrologie - la mesure des dimensions physiques et d'autres propriétés des objets. Le cours présente diverses méthodes de détection des caractéristiques et des limites et montre comment les caractéristiques extraites d'une image peuvent être utilisées pour résoudre d'importantes tâches de vision. Nous commençons par la détection de caractéristiques simples mais importantes telles que les bords et les coins. Nous montrons que ces caractéristiques peuvent être détectées de manière fiable à l'aide d'opérateurs basés sur les dérivées première et seconde des images. Ensuite, nous explorons le concept de "point d'intérêt" - une apparence locale unique et donc utile dans une image. Nous décrivons comment les points d'intérêt peuvent être détectés de manière robuste à l'aide du détecteur SIFT. À l'aide de ce détecteur, nous décrivons une solution de bout en bout au problème de l'assemblage d'images superposées d'une scène pour obtenir un panorama grand angle. Enfin, nous décrivons l'important problème de la recherche de visages dans les images et montrons plusieurs applications de la détection de visages.
Inclus
8 lectures2 sujets de discussion8 plugins
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8 lectures•Total 46 minutes
Syllabus du cours•10 minutes
À propos de l'instructeur•5 minutes
Informations sur les cours et soutien•5 minutes
Politique d'honnêteté académique•5 minutes
Étiquette du forum de discussion•5 minutes
Questions fréquemment posées•5 minutes
Enquête préalable au cours•1 minute
Document de cours du module 1•10 minutes
2 sujets de discussion•Total 10 minutes
Introductions•10 minutes
Module 1 Questions et commentaires•0 minutes
8 plugins•Total 74 minutes
Enquête préalable au cours•15 minutes
1.1 Aperçu de l'introduction•4 minutes
1.2 Qu'est-ce que la vision par ordinateur ? •8 minutes
1.3 À quoi sert la vision ?•11 minutes
1.4 Comment les humains font-ils ?•10 minutes
1.5 thèmes abordés•18 minutes
1.6 A propos de la série de conférences•5 minutes
1.7 Références et crédits•3 minutes
Détection des bords
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Inclus
2 lectures6 devoirs2 sujets de discussion6 plugins
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5.5 Traiter les valeurs aberrantes : Quiz d'autocontrôle RANSAC•30 minutes
5.6 Déformation et mélange d'images Quiz d'autocontrôle•30 minutes
Semaine 5 Piqûre d'image•30 minutes
1 sujet de discussion
Module 5 Questions et retour d'information•0 minutes
6 plugins•Total 59 minutes
5.1 Aperçu de l'assemblage d'images•7 minutes
5.2 Transformations d'images 2x2•9 minutes
5.3 Transformations d'images 3x3•10 minutes
5.4 Calcul de l'homographie•12 minutes
5.5 Traiter les valeurs aberrantes : RANSAC•8 minutes
5.6 Déformation et mélange d'images•13 minutes
Détection des visages
Module 6•5 heures à terminer
Détails du module
Inclus
3 lectures7 devoirs2 sujets de discussion7 plugins
Afficher les informations sur le contenu du module
3 lectures•Total 50 minutes
Document de cours du module 6•30 minutes
6.3 Correction vidéo•10 minutes
Enquête post-cours•10 minutes
7 devoirs•Total 210 minutes
6.1 Vue d'ensemble de la détection des visages Self-Check Quiz•30 minutes
6.2 Utilisations de la détection des visages Quiz d'autocontrôle•30 minutes
6.3 Caractéristiques Haar pour la détection des visages Quiz d'autocontrôle•30 minutes
6.4 Quiz d'autocontrôle sur l'image intégrale•30 minutes
6.5 Quiz d'autocontrôle sur le classificateur du plus proche voisin•30 minutes
6.6 Quiz d'autocontrôle sur les machines à vecteurs de support•30 minutes
Semaine 6 Détection des visages•30 minutes
2 sujets de discussion•Total 10 minutes
Semaine 6 Application de détection des visages•10 minutes
Module 6 Questions et retour d'information•0 minutes
7 plugins•Total 58 minutes
6.1 Aperçu de la détection des visages•4 minutes
6.2 Utilisations de la détection des visages•3 minutes
6.3 Caractéristiques Haar pour la détection des visages•10 minutes
6.4 Image intégrale•6 minutes
6.5 Classificateur du plus proche voisin•5 minutes
6.6 Machine à vecteur de support•15 minutes
Enquête post-cours•15 minutes
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Évaluations de l’enseignant
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.8
54 avis
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87,03 %
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T
TF
5·
Révisé le 20 janv. 2023
A little bit advanced, but the quality of the slides and presentations is superb.
K
KJ
5·
Révisé le 27 avr. 2022
Amazing course , Well explained and interesting assignments!!!
G
GP
5·
Révisé le 20 déc. 2023
Great overview for various topics. The highlight is the simple explanation for the SIFT algorithm operational concept imo.
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