Dank dieses 100%igen Online-Universitätsexperten werden Sie effektiv mit 3D-Bildbearbeitungs- und Visualisierungssoftware umgehen"

Innerhalb der künstlichen Intelligenz entstehen verschiedene Zweige wie Robotik, künstliches Lernen und maschinelles Sehen. Letzteres gewinnt in der Gesellschaft zunehmend an Bedeutung, da es Computern ermöglicht, wertvolle Informationen in verschiedenen Formaten (z. B. Bilder, Videos und andere Eingaben) zu extrahieren. Um von einer solchen Verarbeitung zu profitieren, müssen Fachleute jedoch ein solides Verständnis der Besonderheiten dieser auf 2D- und 3D-Bilder angewandten Technik haben. Sie müssen auch über fortgeschrittene Kenntnisse in der ordnungsgemäßen Verwendung von Visualisierungs- und Messsoftware verfügen.

So entstand dieser Universitätsexperte in Zwei- und Dreidimensionale Bildverarbeitung. Dieser Universitätsabschluss wird den Entwicklern die modernsten Werkzeuge an die Hand geben, um diese wichtige Aufgabe im Bereich des maschinellen Sehens effizient zu erfüllen. Zu diesem Zweck wird im Lehrplan die Technik der Fourier-Analyse vertieft, um die Studenten in die Lage zu versetzen, Signale und Funktionen in ihre Frequenzkomponenten zu zerlegen. Darüber hinaus werden weitere wesentliche Aspekte wie die Objektsegmentierung oder die Bibliothek für die 3D-Datenverarbeitung behandelt. Das Lehrmaterial wird sich auch auf den Kalibrierungsprozess in einem 2D-Kamera/Roboter-System konzentrieren, so dass die Studenten sicherstellen können, dass diese intelligenten Systeme effektiv mit der visuellen Umgebung interagieren können.

Gleichzeitig wird TECH ihren Studenten einen 100%igen virtuellen Online-Campus zur Verfügung stellen, der auf die Bedürfnisse von Berufstätigen zugeschnitten ist, die in ihrer Karriere vorankommen wollen. Außerdem kommt die Relearning-Methode zum Einsatz, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. Auf diese Weise macht die Kombination aus Flexibilität und einem robusten pädagogischen Ansatz das Programm sehr zugänglich. Auf all diese Informationen kann von jedem tragbaren Gerät aus zugegriffen werden, oder sie können zur Offline-Konsultation heruntergeladen werden.

Eine akademische Einrichtung, die sich an Sie anpasst und ein Programm entwickelt, das es Ihnen ermöglicht, Ihre täglichen Aktivitäten mit einem hochwertigen Abschluss zu vereinbaren"

Dieser Universitätsexperte in Zwei- und Dreidimensionale Bildverarbeitung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Informatik und des maschinellen Sehens vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden sich mit der Erkennung menschlicher Emotionen anhand von Bildern befassen, um Trends zu erfassen und die Stimmungslage eines Personenkreises zu bewerten“

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

In dieser 540-stündigen Fortbildung spezialisieren Sie sich auf die Bildkomposition zur Konturverbesserung"

Mit der innovativen Relearning-Methode kommen Sie in den Genuss eines dynamischen Lernprozesses, mit dem Sie alle Ihre beruflichen Ziele erreichen können"

Dieses Universitätsprogramm ist in 3 spezialisierte Module gegliedert, die sich mit den fortschrittlichsten Algorithmen zur Lösung von Problemen wie der Bildsegmentierung, morphologischen Operationen oder dem Code-Lesen beschäftigen. Der Lehrplan vertieft die digitale Bildverarbeitung, wobei der Schwerpunkt auf Aspekten wie Pixelbeziehungen und geometrischen Transformationen liegt. Darüber hinaus wird sich der didaktische Inhalt auf die Verfolgung von Objekten mit konventionellem Sehvermögen unter Verwendung avantgardistischer Techniken konzentrieren, von denen Optical Flow hervorzuheben ist. Auf diese Weise stehen den Fachleuten modernste Werkzeuge zur Verfügung, um ihre Arbeit erfolgreich auszuführen.

Sie werden tief in die Triangulation der Tiefenkartierung eintauchen - Karten für Ihre Roboter, um fundierte und sichere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen"

Modul 1. Digitale Bildverarbeitung

1.1. Entwicklungsumgebung für Computer Vision

1.1.1. Bibliotheken für Computer Vision
1.1.2. Programmierumgebung
1.1.3. Visualisierungstools

1.2. Digitale Bildverarbeitung

1.2.1. Pixel-Beziehungen
1.2.2. Bildbearbeitung
1.2.3. Geometrische Transformationen

1.3. Pixel-Operationen

1.3.1. Histogramm
1.3.2. Transformationen von Histogrammen
1.3.3. Operationen an Farbbildern

1.4. Logische und arithmetische Operationen

1.4.1. Additionen und Subtraktionen
1.4.2. Produkt und Bereich
1.4.3. And/Nand
1.4.4. Or/Nor
1.4.5. Xor/Xnor

1.5. Filter

1.5.1. Masken und Faltung
1.5.2. Lineare Filterung
1.5.3. Nichtlineare Filterung
1.5.4. Fourier-Analyse

1.6. Morphologische Operationen

1.6.1. Erode and Dilating
1.6.2. Closing and Open
1.6.3. Top Hat und Black Hat
1.6.4. Kontur-Erkennung
1.6.5. Skelett
1.6.6. Füllen von Löchern
1.6.7. Convex Hull

1.7. Werkzeuge zur Bildanalyse

1.7.1. Kantenerkennung
1.7.2. Erkennung von Blobs
1.7.3. Kontrolle der Dimensionen
1.7.4. Farbprüfung

1.8. Segmentierung von Objekten

1.8.1. Bildsegmentierung
1.8.2. Klassische Segmentierungstechniken
1.8.3. Echte Anwendungen

1.9. Kalibrierung von Bildern

1.9.1. Bildkalibrierung
1.9.2. Kalibrierungsmethoden
1.9.3. Kalibrierungsprozess in einem 2D-Kamera-Roboter-System

1.10. Bildverarbeitung in realer Umgebung

1.10.1. Problemanalyse
1.10.2. Bildbearbeitung
1.10.3. Merkmalsextraktion
1.10.4. Endgültiges Ergebnis

Modul 2. Fortgeschrittene digitale Bildverarbeitung

2.1. Optische Zeichenerkennung (OCR)

2.1.1. Vorverarbeitung des Bildes
2.1.2. Erkennung von Text
2.1.3. Texterkennung

2.2. Code-Lesung

2.2.1. 1D-Codes
2.2.2. 2D-Codes
2.2.3. Anwendungen

2.3. Suche nach Mustern

2.3.1. Suche nach Mustern
2.3.2. Muster auf Basis von Graustufen
2.3.3. Konturbasierte Muster
2.3.4. Muster auf der Grundlage geometrischer Formen
2.3.5. Andere Techniken

2.4. Objektverfolgung mit konventionellem Sehen

2.4.1. Hintergrund-Extraktion
2.4.2. Meanshift
2.4.3. Camshift
2.4.4. Optical Flow

2.5. Gesichtserkennung

2.5.1. Facial Landmark Detection
2.5.2. Anwendungen
2.5.3. Gesichtserkennung
2.5.4. Erkennung von Emotionen

2.6. Überblick und Ausrichtungen

2.6.1. Stitching
2.6.2. Bildkomposition
2.6.3. Fotomontage

2.7. High Dinamic Range (HDR) and Photometric Stereo

2.7.1. Erhöhter Dynamikbereich
2.7.2. Bildkomposition zur Konturverbesserung
2.7.3. Techniken für den Einsatz von dynamischen Anwendungen

2.8. Bildkompression

2.8.1. Die Bildkompression
2.8.2. Kompressortypen
2.8.3. Techniken zur Bildkomprimierung

2.9. Videoverarbeitung

2.9.1. Bildsequenzen
2.9.2. Videoformate und Codecs
2.9.3. Lesen eines Videos
2.9.4. Rahmenverarbeitung

2.10. Reale Anwendung der Bildverarbeitung

2.10.1. Problemanalyse
2.10.2. Bildbearbeitung
2.10.3. Merkmalsextraktion
2.10.4. Endgültiges Ergebnis

Modul 3. 3D-Bildverarbeitung

3.1. 3D-Bild

3.1.1. 3D-Bild
3.1.2. 3D-Bildverarbeitungssoftware und Visualisierungen
3.1.3. Metrologie-Software

3.2. Open3D

3.2.1. Bibliothek für 3D-Datenverarbeitung
3.2.2. Merkmale
3.2.3. Installation und Nutzung

3.3. Daten

3.3.1. 2D-Bildtiefenkarten
3.3.2. Pointclouds
3.3.3. Normalitäten
3.3.4. Oberflächen

3.4. Visualisierung

3.4.1. Datenvisualisierung
3.4.2. Kontrollen
3.4.3. Web-Visualisierung

3.5. Filter

3.5.1. Abstand zwischen Punkten, Outliers eliminieren
3.5.2. Hochpass-Filter
3.5.3. Downsampling

3.6. Geometrie und Merkmalsextraktion

3.6.1. Extrahieren eines Profils
3.6.2. Messung der Tiefe
3.6.3. Volumen
3.6.4. Geometrische 3D-Formen
3.6.5. Pläne
3.6.6. Projektion eines Punktes
3.6.7. Geometrische Abstände
3.6.8. Kd Tree
3.6.9. Features 3D

3.7. Registrierung und Meshing

3.7.1. Verkettung
3.7.2. ICP
3.7.3. Rzansac 3D

3.8. 3D-Objekterkennung

3.8.1. Suche nach einem Objekt in der 3D-Szene
3.8.2. Segmentierung
3.8.3. Bin Picking

3.9. Oberflächenanalyse

3.9.1. Smoothing
3.9.2. Einstellbare Oberflächen
3.9.3. Octree

3.10. Triangulation

3.10.1. Von Mesh zu Point Cloud
3.10.2. Triangulation von Tiefenkarten
3.10.3. Triangulation von ungeordneten Punktwolken

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"