Columbia University
Spécialisation Premiers principes de la vision par ordinateur

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Columbia University

Spécialisation Premiers principes de la vision par ordinateur

Maîtriser les premiers principes de la vision par ordinateur. Faire progresser les algorithmes mathématiques et physiques permettant la vision par ordinateur

Shree Nayar

Instructeur : Shree Nayar

8 864 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.8

(180 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

7 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Maîtriser les principes de fonctionnement d'un appareil photo numérique et apprendre les bases du traitement de l'image

  • Créer une théorie de la détection des caractéristiques et développer des algorithmes pour extraire les caractéristiques des images

  • Explorer de nouvelles méthodes d'utilisation des indices visuels (ombrage, défocalisation, etc.) pour récupérer la forme 3D d'un objet à partir de plusieurs images ou points de vue

  • Initiez-vous à des tâches de perception fondamentales telles que la segmentation d'images, le suivi d'objets et la reconnaissance d'objets

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : reconstruction en 3D
  • Catégorie : perception
  • Catégorie : Reconnaissance d'objets
  • Catégorie : caractéristiques et limites
  • Catégorie : Caméra et imagerie

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Améliorez votre expertise en la matière

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  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 5 séries de cours

Caméra et imagerie

COURS 120 heures4.7 (130 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Apprendre le fonctionnement d'un appareil photo et la formation d'une image à l'aide d'un objectif

  • Comprendre le fonctionnement d'un capteur d'images et ses principales caractéristiques

  • Concevoir des caméras qui capturent une gamme dynamique élevée et des images grand angle

  • Apprenez à créer des images binaires et à les utiliser pour construire un système simple de reconnaissance d'objets

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Espace échelle
Catégorie : Détecteur SIFT
Catégorie : Détection des bords et des coins
Catégorie : Contours actifs
Catégorie : Transformations d'images

Caractéristiques et limites

COURS 224 heures4.8 (43 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à détecter les bords et les coins des images.

  • Développez des contours actifs (serpents) pour trouver les limites d'objets complexes.

  • Découvrez la transformation de Hough pour trouver des formes paramétriques simples dans les images

  • Apprenez à transformer des images et à estimer l'homographie entre deux images

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Segmentation d'images
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Réseau de neurones artificiels
Catégorie : Suivi
Catégorie : correspondance des apparences

reconstruction 3D - Point de vue unique

COURS 389 heures4.9 (35 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez les concepts radiométriques liés à la lumière et à son interaction avec les scènes.

  • Comprendre les modèles de réflectance et les différents mécanismes physiques qui déterminent l'apparence d'une surface

  • Développez une méthode pour récupérer la forme d'une surface à partir de son ombrage.

  • Comprendre le principe de la stéréo photométrique, qui permet d'obtenir une carte dense des normales de surface de la scène en faisant varier la direction de l'éclairage

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Stéréo photométrique
Catégorie : Méthodes de lumière structurée
Catégorie : Profondeur à partir de la mise au point et de la défocalisation
Catégorie : Modèles de réflectance
Catégorie : Radiométrie

reconstruction 3D - Points de vue multiples

COURS 472 heures4.7 (39 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Développez un modèle complet d'une caméra et apprenez à calibrer une caméra en estimant ses paramètres.

  • Développez un système stéréo simple qui utilise deux caméras de configuration connue pour estimer la structure 3D d'une scène.

  • Concevoir un algorithme permettant de récupérer la structure de la scène et le mouvement de la caméra à partir d'une vidéo.

  • Développer des algorithmes de flux optique pour estimer le mouvement des points dans une séquence vidéo

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modèle d'appareil photo
Catégorie : Étalonnage de la caméra
Catégorie : Géométrie épipolaire
Catégorie : Stéréo simple
Catégorie : La structure du mouvement

Perception visuelle

COURS 582 heures4.6 (29 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Concevoir des algorithmes pour détecter les changements significatifs dans une scène

  • Développer des méthodes de suivi d'objets dans une vidéo lorsque l'objet subit des changements de pose et d'éclairage

  • Apprenez plusieurs approches pour segmenter une image en régions significatives

  • Créer un pipeline de bout en bout pour l'apprentissage et la reconnaissance d'objets sur la base de leur apparence visuelle

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Imagerie à gamme dynamique élevée (HDR)
Catégorie : Formation des images
Catégorie : Convolution et déconvolution
Catégorie : Principes de fonctionnement d'un appareil photo
Catégorie : Transformée de Fourier

Instructeur

Shree Nayar
Columbia University
5 Cours17 817 apprenants

Offert par

Columbia University

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’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.’
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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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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.’
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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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