Traitement d'image en Python: Manipulation et techniques de convolution
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Couvre les techniques de génération de rythme, y compris les modèles Markov et la génération de rythme hiérarchique, en mettant l'accent sur l'étude de Nancarrow 14.
Couvre le bac à sable de la réalité augmentée, explorant les équipements de détection de profondeur, les dichotomies, les scripts Python pour les interactions 3D et les méthodes de mesure des performances matérielles.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Introduit des bases de traitement d'image en Python, couvrant la manipulation, la conversion à l'échelle grise, la détection des bords et la convolution avec les noyaux.
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.
