fbpx

使用 C++ 從基礎開始學習影像處理

使用 C++ 建立一個影像處理程式庫

從這 7.5 小時的課程,你會學到

  • 使用 C++ 建立一個完整的影像處理程式庫
  • 有能力使用 C++ 開發二維卷積演算法( 2-D Convolution algorithm )
  • 有能力使用 C++ 開發空間濾波演算法( Spatial Filtering Algorithms )
  • 能更運算一個影像直方圖( Histogram ),並使用 C++ 平衡它
  • 能夠使用 C++ 開發灰階變換演算法( Gray Level Transformation Algorithms )
  • 能夠對影像進行幾何操作
  • 能夠執行影像增強技術,如模糊( Blurring ) 和棕褐色 ( Sepia )
  • 能夠抑制影像中的雜訊
  • 能夠進行一個數位影象處理的講座
  • 瞭解所有的運算元,如 Laplacian,Sobel,Prewitt,Robinson 等
  • 應用邊緣檢測運算元到影像,如拉普拉斯,Sobel,Prewitt,Robinson 等
  • 能夠執行算術和布林運算到影像,如加法,減法,AND,OR 等

要求

  • 不需要程式設計經驗-我會教你一切你需要知道的
  • 不需要付費軟體-所有的程式建立使用的是免費的 CodeBlocks
  • 我將一步一步地向您介紹如何下載和安裝 CodeBlocks

課程說明

使用基於程式設計的方法,本課程設計目的在以一種引人入勝和易於理解的方式,為您在影像處理最有用的方面打下堅實的基礎。 本課程的目標是在避免抽象數學理論障礙的同時,提供實用的技巧。 為了實現這一目標,影像處理技術用簡單的語言解釋,而不是簡單地通過數學推導證明真實的結果。

仍然保持簡單,這門課程有不同的程式語言版本,因此學生可以把技術實踐使用自己選擇的程式語言。 這個版本的課程使用 C++ 程式語言。

在課程結束時,你應該能夠使用 C++ 開發2-D 離散卷積演算法( 2-D Discrete Convolution algorithm ),使用 C++ 開發邊緣檢測演算法,使用 C++開發空間濾波演算法,使用 C++ 計算影象並均衡它,開發灰階變換演算法,抑制影象中的雜訊直方圖,瞭解所有關於運算元,如 Laplacian,Sobel,Prewitt,Robinson,甚至有能力給出影像處理講座等等。 請看完整的課程表。

記住: 我毫不懷疑你會喜歡這門課程。 此外,它還提供了一個全額退款保證30天! 所以簡單地說,你真的沒有什麼可損失的,你可以得到一切。

註冊,讓我們開始操作一些畫素。

目標受眾

  • 如果你完全是影像處理的初學者,那麼就學習這門課程
  • 如果您是一位經驗豐富的程式設計師,並希望得到一個快速指導,以使用 C++ 開發影像處理演算法的 ,那麼就參加這門課程
  • 如果你是一位在學校學習影像處理理論的大學生,那麼就學習這門課程來了解這個理論是如何實際應用的

講師簡介

Israel Gbati  嵌入式系統工程師 : ARM 架構 ( 更多講師主講課程介紹 )

你好! 我的名字是 Israel,我最近畢業於倫敦帝國學院 ( Imperial College London )。 我營運cortex-m.com 網站。 我已經為大學生教授機械電子學工程 (Mechatronics Engineering ),建造了一些很棒的機器人和嵌入式設備,並對 ARM 架構進行了廣泛的研究,這些都是為 DSP 和 RTOS 應用量身定做的。 我也是經驗豐富的 udemy 講師,已製作一些專精 ARM Cortex- Microcontrollers 的暢銷課程,超過 115 個國家、7000多名的學生參加。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

使用 Notion 來做上課筆記?

udemy 的課程講座數量動輒上百個,如果你要使用 Notion 當作是線上課程的筆記輔助工具,為這些講座建立與組織筆記是一件耗時且沒效率的工作

為了解決這個問題,Soft & Share 開發一個 chrome extension – LN+ for udemy ,可以根據 udemy 線上課程的課程大綱幫你自動建立成 Notion 筆記資料庫並產生筆記與課程的雙向關聯讓您專心上課與寫筆記就好,不用再煩惱課程筆記要放哪裡的問題!

🛫了解 LN+ for udemy 更多功能介紹請參考 – Learning Notes Plus for udmy


報名參加課程

Sponsored by Udemy


🛫使用關鍵字連結獲得更多線上學習資訊?請參考這個網頁說明


也許你會有興趣


幫我們個小忙!

使用 e-mail 追蹤 Soft & Share

這個網站採用 Akismet 服務減少垃圾留言。進一步了解 Akismet 如何處理網站訪客的留言資料

Powered by WordPress.com.

Up ↑

%d 位部落客按了讚: