这个 100% 在线程序，您将在您的项目中应用傅里叶分析，将图像分解为其空间频率分量”

人工智能已成为工业4.0的主轴，彻底改变了不同公司的制造流程。在这种情况下，计算机视觉允许机器理解其环境的视觉内容，提取有意义的信息并根据所述数据做出最佳决策。这些程序为广泛的应用打开了大门，从医学到汽车或农业。出于这个原因，越来越多的人决定专门从事这个领域，从事对社会有直接和积极影响的项目。

为了满足这一需求，TECH 设计了一门大学课程，为高级图像处理奠定基础。由该领域专家设计的学术行程将重点关注计算机视觉，目标是让学生在考虑像素之间的关系、直方图转换和形态学操作等方面的情况下对图像进行数字处理。沿着同样的思路，教学大纲将强调光学字符识别对于有效处理大量文本的重要性。同样，教材将为学生提供使用动态应用程序的最具创新性的技术，其中高动态范围和光度立体技术脱颖而出。   

文凭课程的形式以先进的再学习教学法为基础，而 TECH 正是 Relearning,教学法的先驱。这是基于关键概念的自然重申，促进学生享受渐进和自然的学习。此外，在虚拟校园中，学生将访问一个充满多媒体资源的图书馆（包括信息图表、交互式摘要和案例研究），以动态强化最复杂的术语。 

您将完全掌握高动态范围技术，从而提高高对比度情况下的图像质量和物体检测” 

这个人工视觉中的高级数字图像处理大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由计算机科学和人工视觉方面的专家介绍案例研究的发展
• 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 特别强调创新方法论 
• 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

专注于机器视觉数字图像处理，并跨入汽车或制造业等广泛蓬勃发展的行业” 

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验融入到培训中，还有来自知名企业和著名大学的公认专家。 

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情境式的学习，即在模拟环境中提供身临其境的培训程序，在真实情况下进行培训。 

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。  

通过 TECH 革命性的再学习系统，您将逐步获取知识，而无需死记硬背"

培训将包括真实的实际案例分析，让您完全沉浸在劳动力市场苛刻的现实中"

该计划将为专业人员配备最先进的程序和仪器，用于人工视觉中的高级数字图像处理。为此，培训将深入研究从几何变换到逻辑和算术运算等关键方面。此外，学生将研究校准视觉资源的不同方法以获得准确的测量结果。此外，课程大纲还将讨论光学字符识别技术，以及使用传统视觉搜索模式和跟踪物体的技术。因此，毕业生将开发安全等领域广泛应用的项目。

通过仅 6 周的培训，您将使用最具创新性的图像分析工具来丰富您的日常实践” 

模块 1. 数字图像处理

1.1. 计算机视觉的开发环境

1.1.1. 计算机视觉库
1.1.2. 编程环境
1.1.3. 可视化工具

1.2. 数字图像处理

1.2.1. 像素关系
1.2.2. 图像操作
1.2.3. 几何变换

1.3. 像素操作

1.3.1. 柱状图
1.3.2. 直方图的变换
1.3.3. 彩色图像的操作

1.4. 逻辑和算术运算

1.4.1. 加法和减法
1.4.2. 产品及部门
1.4.3. And / Nand
1.4.4. 或/非
1.4.5. Xor / Xnor

1.5. 过滤器

1.5.1. 掩码和卷积
1.5.2. 线性滤波
1.5.3. 非线性滤波
1.5.4. 傅里叶分析

1.6. 形态学运算

1.6.1. 侵蚀和扩张
1.6.2. 关闭与开启
1.6.3. Top_hat 和黑帽
1.6.4. 轮廓检测
1.6.5. 骨架
1.6.6. 填孔
1.6.7. 凸包

1.7. 图像分析工具

1.7.1. 边缘检测
1.7.2. 斑点检测
1.7.3. 尺寸控制
1.7.4. 颜色检测

1.8. 对象分割

1.8.1. 图像分割
1.8.2. 经典分割技术
1.8.3. 实际应用

1.9. 图像校准

1.9.1. 校准图像
1.9.2. 校准方法
1.9.3. 2D 相机/机器人系统的校准过程

1.10. 真实环境中的图像处理

1.10.1. 问题分析
1.10.2. 图像处理
1.10.3. 特征提取
1.10.4. 最终结果

模块 2. 高级数字图像处理

2.1. 光学字符识别 (OCR)

2.1.1. 图像预处理

2.2. 文这个检测

2.2.1. 文字识别
2.2.2. 读码
2.2.3. 一维码
2.2.4. 二维码
2.2.5. 应用

2.3. 模式搜索

2.3.1. 模式搜索
2.3.2. 基于灰度的模式
2.3.3. 基于轮廓的图案
2.3.4. 基于几何形状的图案
2.3.5. 其他技术

2.4. 使用传统视觉进行对象跟踪

2.4.1. 背景提取
2.4.2. 平均值移位
2.4.3. 凸轮轴
2.4.4. 光流

2.5. 面部识别

2.5.1. 人脸标志检测
2.5.2. 应用
2.5.3. 面部识别
2.5.4. 情绪识别

2.6. 平移和对齐

2.6.1. 拼接
2.6.2. 图像合成
2.6.3. 照片蒙太奇

2.7. 高动态范围 (HDR) 和光度立体

2.7.1. 增加动态范围
2.7.2. 合成图像以增强轮廓
2.7.3. 在动态中使用应用程序的技术

2.8. 图像压缩

2.8.1. 图像压缩
2.8.2. 压缩机类型
2.8.3. 图像压缩技术

2.9. 视频处理

2.9.1. 图像序列
2.9.2. 视频格式和编解码器
2.9.3. 阅读视频
2.9.4. 框架处理

2.10. 真实图像处理应用

2.10.1. 问题分析
2.10.2. 图像处理
2.10.3. 特征提取
2.10.4. 最终结果

一个独特的,关键的和决定性的培训经验，以促进你的职业发展"