Columbia University

Spécialisation "Premiers principes de la vision par ordinateur"

Columbia University

Spécialisation "Premiers principes de la vision par ordinateur"

Maîtriser les premiers principes de la vision par ordinateur.

Faire progresser les algorithmes mathématiques et physiques permettant la vision par ordinateur

Shree Nayar

Instructeur : Shree Nayar

13 038 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 244 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

7 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 244 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

7 mois à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Maîtriser les principes de fonctionnement d'un appareil photo numérique et apprendre les bases du traitement de l'image

  • Créer une théorie de la détection des caractéristiques et développer des algorithmes pour extraire les caractéristiques des images

  • Explorer de nouvelles méthodes d'utilisation des indices visuels (ombrage, défocalisation, etc.) pour récupérer la forme 3D d'un objet à partir de plusieurs images ou points de vue

  • Initiez-vous à des tâches de perception fondamentales telles que la segmentation d'images, le suivi d'objets et la reconnaissance d'objets

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Photographie
  • Catégorie : Théorie des graphes
  • Catégorie : Infographie
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Qualité de l'image
  • Catégorie : Composants électroniques
  • Catégorie : Apprentissage non supervisé
  • Catégorie : Imagerie médicale
  • Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Modélisation mathématique
  • Catégorie : Visualisation (infographie)
  • Catégorie : Ingénierie de l'automatisation
  • Catégorie : Réalité virtuelle
  • Catégorie : modélisation 3D
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Algorithmes
  • Catégorie : Estimation
  • Catégorie : Théorie des couleurs
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Columbia University

Spécialisation - série de 5 cours

Caméra et imagerie

Caméra et imagerie

COURS 1, 21 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apprendre le fonctionnement d'un appareil photo et la formation d'une image à l'aide d'un objectif

  • Comprendre le fonctionnement d'un capteur d'images et ses principales caractéristiques

  • Concevoir des caméras qui capturent une gamme dynamique élevée et des images grand angle

  • Apprenez à créer des images binaires et à les utiliser pour construire un système simple de reconnaissance d'objets

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Qualité de l'image
Caractéristiques et limites

Caractéristiques et limites

COURS 2, 25 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à détecter les bords et les coins des images.

  • Développez des contours actifs (serpents) pour trouver les limites d'objets complexes.

  • Découvrez la transformation de Hough pour trouver des formes paramétriques simples dans les images

  • Apprenez à transformer des images et à estimer l'homographie entre deux images

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Algorithmes
reconstruction 3D - Point de vue unique

reconstruction 3D - Point de vue unique

COURS 3, 90 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez les concepts radiométriques liés à la lumière et à son interaction avec les scènes.

  • Comprendre les modèles de réflectance et les différents mécanismes physiques qui déterminent l'apparence d'une surface

  • Développez une méthode pour récupérer la forme d'une surface à partir de son ombrage.

  • Comprendre le principe de la stéréo photométrique, qui permet d'obtenir une carte dense des normales de surface de la scène en faisant varier la direction de l'éclairage

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Estimation
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Infographie
reconstruction 3D - Points de vue multiples

reconstruction 3D - Points de vue multiples

COURS 4, 73 heures

Ce que vous apprendrez

  • Développez un modèle complet d'une caméra et apprenez à calibrer une caméra en estimant ses paramètres.

  • Développez un système stéréo simple qui utilise deux caméras de configuration connue pour estimer la structure 3D d'une scène.

  • Concevoir un algorithme permettant de récupérer la structure de la scène et le mouvement de la caméra à partir d'une vidéo.

  • Développer des algorithmes de flux optique pour estimer le mouvement des points dans une séquence vidéo

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Réalité virtuelle
Catégorie : Analyse d'images
Perception visuelle

Perception visuelle

COURS 5, 84 heures

Ce que vous apprendrez

  • Concevoir des algorithmes pour détecter les changements significatifs dans une scène

  • Développer des méthodes de suivi d'objets dans une vidéo lorsque l'objet subit des changements de pose et d'éclairage

  • Apprenez plusieurs approches pour segmenter une image en régions significatives

  • Créer un pipeline de bout en bout pour l'apprentissage et la reconnaissance d'objets sur la base de leur apparence visuelle

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
Catégorie : Modèle de formation

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Shree Nayar
Columbia University
5 Cours24 238 apprenants

Offert par

Columbia University

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’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.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’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.’

Chaitanya A.

’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 sur Premiers principes de la vision par ordinateur

moyenne sur l'ensemble des 5 cours

  • 5 étoiles

    84,79 %

  • 4 étoiles

    10,81 %

  • 3 étoiles

    1,46 %

  • 2 étoiles

    0,29 %

  • 1 étoile

    2,63 %

HS
Cours : Caméra et imagerie

Révisé le 27 mai 2022

GS
Cours : Caractéristiques et limites

Révisé le 13 déc. 2021

KJ
Cours : reconstruction 3D - Point de vue unique

Révisé le 27 avr. 2022

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

Foire Aux Questions