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 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.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
Couvre le potentiel et les limites des techniques de vectorialisation automatique pour numériser des objets à partir de documents ou d'images numérisés.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.
