Bildverarbeitung und Computer Vision

Erste Schritte mit Bildverarbeitung und Computer Vision

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Allgemeine Themen zur Bildverarbeitung und zu Deep Learning

Bildverarbeitung leicht gemacht

Erste Schritte bei der Bildverarbeitung (13:07) - Video
Deep Learning für Computer Vision (27:59) - Video
Was ist Computer Vision? (1:59) - Video

Ausgewählte Anwendungen: Deep Learning, Bildsegmentierung und Apps

Bildsegmentierungs-App

Semantische Segmentierung (7:56) - Video
Hochaufgelöste Einzelbilder mit Deep Learning - Dokumentation

Erfassen und Importieren von Daten

Farbbasierte Segmentierung bei Live-Bilderfassung

Datastore für Bilder - Dokumentation
Deep Learning mit MATLAB: Deep Learning in 11 Zeilen MATLAB-Code (2:38) - Video
Webcam - Dokumentation

Bereitstellung

Eckenerkennungsentwurf mit der Vision HDL Toolbox

Bereitstellung auf Desktops und im Web: Erstellen von Desktop-Apps (3:58) - Video
Bereitstellung auf Desktops und im Web: Erstellen von Web-Apps (2:25) - Beispiel
Cloud Computing - Übersicht
MATLAB zu C/C++ leicht gemacht (47:38) - Video

Feature-Engineering: Erkennung, Extraktion und Abgleich

Merkmalserkennung, -extraktion und -abgleich mit RANSAC

Merkmalserkennung - Übersicht
Handschrifterkennung mit HOG-Funktionen - Beispiel
Punkt-Merkmalstypen - Dokumentation

3D-Bildverarbeitungs- und Stereo-Vision-Workflows

Kamerakalibrierung mit MATLAB

Verarbeitung von Punktwolken - Dokumentation
Stereokalibrierung (einschließlich der Stereo Calibration App) - Dokumentation

Bildanalyse

Kantendetektion mit MATLAB

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Regionsanalyse - Dokumentation
Image Registration-App (2:06) - Video
Bildverbesserung: Bildschärfung - Beispiel

Gesichtserkennung und -verfolgung

Maschinelles Sehen mit MATLAB zur Objekterkennung und -verfolgung

Erkennung: Deep Learning - Beispiele
Erkennung: Bewegungseinschätzung und Objektverfolgung - Beispiel
Bildverbesserung: Entrauschen von Bildern - Beispiel
Verfolgung: Gesichtserkennung und -verfolgung mithilfe des KLT-Algorithmus - Beispiel
Verfolgung: Kalman-Filter (7:01) - Video
Verfolgung: Kalman-Filter - Beispiel

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