Traitement d'image et computer vision

Ressources pour le traitement d'image et la computer vision

Vous débutez dans le traitement d'image et la computer vision ? Démarrez dès maintenant et consultez les ressources ci-dessous.

Introduction au traitement d'image et au Deep Learning

Traitement d'images simplifié

Démarrer avec le traitement d'images (13:07) - Vidéo
Le Deep Learning pour la Computer Vision (27:59) - Vidéo
Introduction à la Computer Vision (1:59) - Vidéo

Applications présentées : Deep Learning, segmentation d'image et applications

Application Image Segmentation

Segmentation sémantique (7:56) - Vidéo
Super résolution d'une image unique à l'aide du Deep Learning - Documentation

Acquisition et importation de données

Segmentation basée sur les couleurs avec acquisition d'images en live

Datastore pour les images - Documentation
Utilisez le Deep Learning avec une simple webcam (2:38) - Vidéo
webcam - Documentation

Déploiement

Conception d’une détection de coins avec Vision HDL Toolbox

Déploiement sur PC et sur le web : créer des applications pour PC (3:58) - Vidéo
Déploiement sur PC et sur le web : créer des applications web (2:25) - Exemple
Calcul sur le cloud - Présentation
Simplifier le passage de MATLAB au code C/C++ (47:38) - Vidéo

Caractéristiques: détection, extraction et correspondance

Détection, extraction et mise en correspondance de caractéristiques avec RANSAC

Détection et extraction des caractéristiques - Présentation
Classification d'écriture à l'aide de caractéristiques de HOG - Exemple
Types de caractéristiques de points - Documentation

Traitement d'images 3D et vision stéréo

Calibration de caméra avec MATLAB

Traitement de nuages de points - Documentation
Calibrage stéréo (et application Stereo Calibration) - Documentation

Analyse d'image

Détection des contours avec MATLAB

Voir le code

Analyse de régions - Documentation
Application Image Registration (2:06) - Vidéo
Amélioration des images : débruitage des images - Exemple

Détection et suivi d'objets

Computer Vision avec MATLAB pour la détection et le suivi des objets

Détection : Deep Learning - Exemples
Détection : estimation du mouvement et suivi des objets - Exemple
Amélioration des images : débruitage des images - Exemple
Suivi : détection et suivi de visages à l’aide de l’algorithme Kanade-Lucas-Tomasi - Exemple
Suivi : filtres de Kalman (7:01) - Vidéo
Suivi : filtres de Kalman - Exemple

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Traitement d'images et Computer Vision avec MATLAB