Dans ce cours, vous vous appuierez sur les compétences acquises dans le cours Introduction au traitement des images pour résoudre des problèmes courants tels que le bruit. Vous utiliserez des filtres spatiaux pour traiter différents types d'artefacts. Vous apprendrez de nouvelles approches de la segmentation, telles que la détection des contours et le regroupement. Vous analyserez également des régions d'intérêt et calculerez des propriétés telles que la taille, l'orientation et l'emplacement.
Segmentation d'images, filtrage et analyse régionale
Segmentation d'images, filtrage et analyse régionale
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Amanda Wang
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Inclus avec 
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4.8
(40 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Utiliser la segmentation pour détecter et analyser les régions d'intérêt dans les images et les vidéos
Appliquez des filtres spatiaux et des opérateurs morphologiques pour améliorer la segmentation et supprimer le bruit
Segmenter et analyser des images 3D, telles que des images IRM d'un cerveau
Utilisez des outils interactifs pour tester rapidement une variété d'approches de segmentation et générer automatiquement du code pour la réutilisation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement des images
- Catégorie : Segmentation d'images
- Catégorie : analyse des régions
- Catégorie : filtrage des images
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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4 vidéos5 lectures1 devoir1 élément d'application
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2 vidéos1 devoir
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2 vidéos2 lectures2 devoirs1 élément d'application
Inclus
4 vidéos3 lectures1 devoir6 éléments d'application1 sujet de discussion
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.7 (13 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Génie électrique
Columbia University
University of Colorado Boulder
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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.
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’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
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SK
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Révisé le 28 oct. 2022
Great course, I thoroughly enjoyed the course, even though bit struggled in final assignments. THANK YOU coursera and mathworks
MD
5
Révisé le 10 avr. 2024
Muy buen curso, muy claro y logré terminar todas las tareas solicitadas sin mayores ayudas.
HR
5
Révisé le 7 juin 2022
a very good introduction to image processing using MATLAB and its in built image processing and computer vision toolbox.
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Foire Aux Questions
Oui. Une licence gratuite est disponible pour les apprenants inscrits au cours. Vous devez disposer d'un ordinateur capable d'exécuter MATLAB. Vous pouvez consulter la configuration requise ici.
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
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