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(11/27)Pythonによる画像認識・画像解析の入門と実装

Pythonによる
画像認識・画像解析の入門と実装


〜ヒトの視覚の概要とコンピュータビジョン〜
〜Pythonのこと始めと導入方法〜
〜CV(コンピュータビジョン)の楽々プログラミング〜

有用性がますます高まる視覚をコンピュータに応用した画像認識技術をものにする
Pythonを使った楽に、簡単に出来る画像認識技術とは驚異的に少ない量でプログラムを実装しよう

日 時 2018年11月27日(火)  10:30〜16:30
会 場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第4講習室  会場地図
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
備 考資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。
得られる知識 ・コンピュータビジョンとヒトの視覚の概要
・Python言語の初歩
・Pythonを使ったCV(コンピュータビジョン)プログラミング
  キーワード:画像認識、コンピュータビジョン、機械学習、Python

講師

新潟県工業技術総合研究所 下越技術支援センター 参事 博士(工学) 阿部 淑人 氏
※元大日本印刷(株)
【講師紹介】


講演趣旨

コンピュータビジョンを入門するにあたってできるだけ容易に取り掛かってプログラミングができるようになるためのイントロダクションです。コンピュータビジョン技術の概要説明と、Python言語の概要説明と、Pythonによる実装事例紹介の3部で構成します。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(11/27)Pythonによる画像認識・画像解析の入門と実装

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講演内容

1.コンピュータビジョンの概要
 1.1 コンピュータビジョンとは
 1.2 画像とは
 1.3 幾何変換と撮像
 1.4 ステレオビジョンと奥行き推定
 1.5 3次元の形状復元
 1.6 視覚分解能と変復調
 1.7 階調の補正
 1.8 リサンプリング
 1.9 画像の劣化と復元
 1.10 多重解像度解析
 1.11 画像特徴 統計量・不変量
 1.12 特徴記述子と画像認識
 1.13 機械学習と最適化アルゴリズム

2.Pythonの導入
 2.1 Pythonのインストール
 2.2 変数の基本型とコンテナ型
 2.3 式と文と演算子
 2.4 制御構造と内包表記
 2.5 関数とクラス,モジュール
 2.6 画像の入出力と表示

3.CV(コンピュータビジョン)の楽々プログラミング
 3.1 sk‐image&sk‐learnモジュールの概要
 3.2 階調補正
 3.3 幾何補正・幾何変換
 3.4 リサンプリング
 3.5 ノイズ除去と平滑化
 3.6 ぼけ、ブレの補正と鮮鋭化
 3.7 エッジ検出
 3.8 インペインティング
 3.9 ハフ変換
 3.10 領域分割とラベリング
 3.11 マッチングと物体検出
 3.12 フィルタバンクと特徴分類
 3.13 特徴抽出
 3.14 モデルの推定
 3.15 機械学習

  □質疑応答□

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