Все что нужно знать программисту об изображениях

#computer_vision #cv

Для многих программистов картинка — это просто матрица из троек чисел R,G,B. Обычно представления об изображениях на этом заканчиваются, а начинаются вопросы:
— А почему у меня иконка размыта?
— Ой, а в браузере все выглядит по-другому?
— А почему по краю пиксели, ребят?
— А правда, чтобы перевести в серый цвет картинку — надо взять среднее арифметическое RGB?
— А как сжать ресурсы, не потеряв качество?
— Почему градиент разваливается на полоски?

Вот на эти и многие другие вопросы даны ответы на лекции.

https://vk.com/wall-54530371_80229

Небольшая подборка материалов по обработке изображений и машинному обучению

#cv #data_analysis

1. Что такое свёрточная нейронная сеть
Перевод: https://vk.cc/5AdUU8
Оригинал: https://vk.cc/5AVT8s

2. Обзор задач компьютерного зрения в медицине
https://vk.cc/5zrehP

3. Отличный стенфордский курс по глубинному обучению в компьютерном зрении: http://vk.cc/5xmiFn

4. Восстановление расфокусированных и смазанных изображений. Практика
https://vk.cc/5AVVPQ

5. Введение в технологию машинного зрения
https://vk.cc/578SUd

Видеокурс "Анализ изображений и видео"

Представляем вашему вниманию видеокурс по анализу изображений и видео. Ниже прикреплена ссылка на данные уроки и дополнительную информацию в формате pdf.

1. Введение в анализ изображений
2. Обработка изображений. Часть 1
3. Обработка изображений. Часть 2
4. Глобальные признаки
5. Локальные признаки
6. Параметрические модели
7. Классификация объектов на изображении
8. Глубокие нейронные сети
9. Представления и современные архитектуры сверточных сетей

Ссылка на плейлист:
https://www.youtube.com/watch?v=DclyqYN99og&list=PLlb7e2G7aSpQc4CW-9BI9L_jZVyUbbSWX

Ссылки на PDF:
https://vk.com/wall-54530371_182024?w=page-54530371_53318842

#cv #computer_vision #data_analysis