Columbia University
Spezialisierung Erste Grundlagen der Computer Vision
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Spezialisierung Erste Grundlagen der Computer Vision

Beherrschen Sie die ersten Prinzipien der Computer Vision. Weiterentwicklung der mathematischen und physikalischen Algorithmen, die das Computer Vision System unterstützen

Shree Nayar

Dozent: Shree Nayar

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Bei Coursera Plus enthalten

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4.8

(182 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

7 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Beherrschen Sie die Funktionsweise einer Digitalkamera und lernen Sie die Grundlagen der Bildverarbeitung

  • Erstellen Sie eine Theorie der Merkmalserkennung und entwickeln Sie Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern

  • Erforschen Sie neue Methoden zur Verwendung visueller Hinweise (Schattierung, Unschärfe usw.), um die 3D-Form eines Objekts aus mehreren Bildern oder Blickwinkeln wiederherzustellen

  • Machen Sie sich mit grundlegenden Wahrnehmungsaufgaben wie Bildsegmentierung, Objektverfolgung und Objekterkennung vertraut

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: 3d Rekonstruktion
  • Kategorie: wahrnehmung
  • Kategorie: Objekt-Erkennung
  • Kategorie: merkmale und Grenzen
  • Kategorie: Kamera und Bildgebung

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Kamera und Bildgebung

KURS 120 Stunden4.7 (133 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie eine Kamera funktioniert und wie ein Bild mithilfe eines Objektivs erzeugt wird

  • Verstehen, wie ein Bildsensor funktioniert und welche Eigenschaften er hat

  • Entwerfen Sie Kameras, die einen hohen Dynamikbereich und einen weiten Bildwinkel erfassen

  • Lernen Sie, binäre Bilder zu erstellen und damit ein einfaches Objekterkennungssystem aufzubauen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maßstab Raum
Kategorie: SIFT-Detektor
Kategorie: Erkennung von Kanten und Ecken
Kategorie: Aktive Konturen
Kategorie: Bildtransformationen

Merkmale und Grenzen

KURS 224 Stunden4.8 (44 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie Kanten und Ecken in Bildern erkennen können.

  • Entwickeln Sie aktive Konturen (Schlangen), um komplexe Objektgrenzen zu finden.

  • Lernen Sie die Hough-Transformation kennen, um einfache parametrische Formen in Bildern zu finden

  • Erfahren Sie mehr über Bildtransformationen und wie Sie die Homographie zwischen zwei Bildern schätzen können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bildsegmentierung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: Verfolgung
Kategorie: anpassung des Aussehens

3D-Rekonstruktion - Einzelner Blickwinkel

KURS 389 Stunden4.9 (36 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie radiometrische Konzepte in Bezug auf Licht und dessen Wechselwirkung mit Szenen.

  • Verstehen Sie Reflexionsmodelle und die verschiedenen physikalischen Mechanismen, die das Aussehen einer Oberfläche bestimmen

  • Entwickeln Sie eine Methode, um die Form einer Oberfläche aus ihrer Schattierung zu ermitteln.

  • Verstehen Sie das Prinzip des photometrischen Stereosystems, bei dem durch Variation der Beleuchtungsrichtung eine dichte Karte der Oberflächennormalen der Szene erstellt wird

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Photometrisches Stereo
Kategorie: Strukturierte Lichtmethoden
Kategorie: Tiefe aus Fokus und Defokus
Kategorie: Reflektionsmodelle
Kategorie: Radiometrie

3D-Rekonstruktion - Mehrere Blickwinkel

KURS 472 Stunden4.7 (40 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie ein umfassendes Kameramodell und lernen Sie, wie man eine Kamera kalibriert, indem man ihre Parameter schätzt.

  • Entwickeln Sie ein einfaches Stereosystem, das zwei Kameras mit bekannter Konfiguration verwendet, um die 3D-Struktur einer Szene zu schätzen.

  • Entwerfen Sie einen Algorithmus, der sowohl die Struktur der Szene als auch die Bewegung der Kamera aus einem Video wiederherstellt.

  • Entwickeln Sie optische Flussalgorithmen zur Schätzung der Bewegung von Punkten in einer Videosequenz

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Kamera Modell
Kategorie: Kamera-Kalibrierung
Kategorie: Epipolare Geometrie
Kategorie: Einfaches Stereo
Kategorie: Struktur aus Bewegung

Visuelle Wahrnehmung

KURS 582 Stunden4.6 (30 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Entwerfen Sie Algorithmen zur Erkennung von bedeutsamen Veränderungen in einer Szene

  • Entwicklung von Methoden zur Verfolgung von Objekten in einem Video, während das Objekt Veränderungen in der Pose und der Beleuchtung unterliegt

  • Lernen Sie verschiedene Ansätze zur Segmentierung eines Bildes in sinnvolle Regionen kennen

  • Erstellen Sie eine End-to-End-Pipeline für das Lernen und Erkennen von Objekten auf der Grundlage ihrer visuellen Erscheinung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: High-Dynamic-Range (HDR) Bildgebung
Kategorie: Bilderzeugung
Kategorie: Faltung und Dekonvolution
Kategorie: Funktionsprinzipien einer Kamera
Kategorie: Fourier-Transformation

Dozent

Shree Nayar
Columbia University
5 Kurse18.119 Lernende

von

Columbia University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen