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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.
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.
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.
Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
Couvre les principes fondamentaux du traitement de l'image scientifique, les pratiques logicielles et les considérations éthiques dans le traitement de l'image.
