Vous appliquerez l'Analyse de Fourier à vos projets pour décomposer les images en leurs composantes de fréquence spatiale, grâce à ce programme 100% en ligne"

L'Intelligence Artificielle est devenue l'épine dorsale de l'Industrie 4.0, révolutionnant complètement les processus de fabrication dans différentes entreprises. Dans ce contexte, la Vision Artificielle permet aux machines de comprendre le contenu visuel de leur environnement, d'extraire des informations significatives et de prendre des décisions optimales sur la base de ces données. Ces procédures ouvrent la voie à un large éventail d'applications, allant de la médecine au monde automobile en passant par l'agriculture. Par conséquent, de plus en plus de personnes choisissent de se spécialiser dans ce secteur pour travailler sur des projets qui ont un impact direct et positif sur la société.

En réponse à cette demande, TECH a conçu un Certificat qui posera les bases du Traitement des Images Avancé. Conçu par des experts du domaine, le parcours académique se concentrera sur la Vision par Ordinateur, dans le but de permettre aux étudiants de traiter numériquement des images en tenant compte d'aspects tels que les relations entre pixels, les transformations à partir d'histogrammes et les opérations morphologiques. Dans le même ordre d'idées, le programme soulignera l'importance de la reconnaissance optique des caractères pour traiter efficacement de grands volumes de texte. De même, le matériel pédagogique fournira aux étudiants les techniques les plus innovantes pour l'utilisation d'applications dynamiques, y compris le High Dynamic Range et le Photometric Stereo. 

Le format du Certificat est basé sur la méthodologie d'enseignement avancée du Relearning, dont TECH est un pionnier. Cette méthode repose sur la réitération naturelle de concepts clés, favorisant une expérience d'apprentissage progressive et naturelle pour les étudiants. En outre, dans le Campus Virtuel, les étudiants auront accès à une bibliothèque pleine de ressources multimédias (y compris des infographies, des résumés interactifs et des études de cas) pour renforcer de manière dynamique les termes les plus complexes. 

Vous maîtriserez parfaitement la technique du High Dynamic Range, qui permet d'améliorer la qualité des images dans les situations de fort contraste et la détection d'objets" 

Ce Certificat en Traitement Numérique des Images Avancé dans la Vision Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en informatique et en vision artificielle
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et pratiques sur ces disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Spécialisez-vous dans le Traitement Numérique des Images pour la Vision Artificielle et faites le saut dans un large éventail d'industries en plein essor telles que l'automobile et la fabrication" 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Grâce au système révolutionnaire Relearning de TECH, vous acquerrez progressivement des connaissances sans avoir besoin de mémoriser"

La formation comprendra l'analyse d'études de cas réels, qui vous introduiront à la réalité d'un marché du travail exigeant"

Ce programme équipera les professionnels avec les procédures et les instruments les plus avancés pour le Traitement Numérique des Images Avancé dans la Vision Artificielle. À cette fin, la formation abordera des aspects clés allant des transformations géométriques aux opérations logiques et arithmétiques. Les étudiants examineront également les différentes méthodes d'étalonnage des ressources visuelles afin d'obtenir des mesures précises. En outre, le programme couvrira la technique de la reconnaissance optique de caractères, ainsi que la recherche de formes et le suivi d'objets avec la vision conventionnelle. Les diplômés développeront des projets dans un large éventail d'applications dans des domaines tels que la sécurité.

Vous enrichirez votre pratique quotidienne avec les outils les plus innovants pour l'analyse d'images, grâce à cette formation de seulement 6 semaines" 

Module 1. Traitement numérique des images

1.1. Environnement de développement de la Vision par Ordinateur

1.1.1. Bibliothèques de Vision par Ordinateur
1.1.2. Environnement de programmation
1.1.3. Outils de visualisation

1.2. Traitement numérique des images

1.2.1. Relations entre les pixels
1.2.2. Opérations sur les images
1.2.3. Transformations géométriques

1.3. Opérations sur les pixels

1.3.1. Histogramme
1.3.2. Transformations de l'histogramme
1.3.3. Opérations sur les images en couleur

1.4. Opérations logiques et arithmétiques

1.4.1. Addition et soustraction
1.4.2. Produit et Division
1.4.3. And/Nand
1.4.4. Or/Nor
1.4.5. Xor/Xnor

1.5. Filtres

1.5.1. Masques et Convolution
1.5.2. Filtrage linéaire
1.5.3. Filtrage non linéaire
1.5.4. Analyse de Fourier

1.6. Opérations morphologiques

1.6.1. Erode et Dilating
1.6.2. Closing and Open
1.6.3. Top_hat et Black hat
1.6.4. Détection des contours
1.6.5. Squelette
1.6.6. Remplissage des trous
1.6.7. Convex hull

1.7. Outils d'analyse d'images

1.7.1. Détection des bords
1.7.2. Détection de blobs
1.7.3. Contrôle dimensionnel
1.7.4. Contrôle des couleurs

1.8. Segmentation d'objets

1.8.1. Segmentation d'images
1.8.2. Techniques classiques de segmentation
1.8.3. Application réelle

1.9. Calibrage de l'image

1.9.1. Calibrage de l'image
1.9.2. Méthodes d'étalonnage
1.9.3. Processus d'étalonnage dans un système caméra/robot 2D

1.10. Traitement des images dans un environnement réel

1.10.1. Analyse de la problématique
1.10.2. Traitement des images
1.10.3. Extraction de caractéristiques
1.10.4. Résultat final

Module 2. Traitement numérique avancé des images

2.1. Reconnaissance optique de caractères (OCR)

2.1.1. Prétraitement d'images

2.2. Détection de texte

2.2.1. Reconnaissance du texte
2.2.2. Lecture du code
2.2.3. Codes 1D
2.2.4. Codes 2D
2.2.5. Applications

2.3. Recherche de motifs

2.3.1. Recherche de motifs
2.3.2. Modèles basés sur le niveau de gris
2.3.3. Modèles basés sur les contours
2.3.4. Motifs basés sur des formes géométriques
2.3.5. Autres techniques

2.4. Suivi d'objets avec la vision conventionnelle

2.4.1. Extraction de l'arrière-plan
2.4.2. Meanshift
2.4.3. Camshift
2.4.4. Optical flow

2.5. Reconnaissance faciale

2.5.1. Facial Landmark detection
2.5.2. Applications
2.5.3. Reconnaissance faciale
2.5.4. Reconnaissance des émotions

2.6. Panoramique et alignements

2.6.1. Stitching
2.6.2. Composition d'images
2.6.3. Photomontage

2.7. High Dinamic Range (HDR) et Photometric Stereo

2.7.1. Amélioration de la plage dynamique
2.7.2. Composition d'images pour l'amélioration des contours
2.7.3. Techniques d'utilisation des applications dynamiques

2.8. Compression d'images

2.8.1. Compression d'images
2.8.2. Types de compresseurs
2.8.3. Techniques de compression d'images

2.9. Traitement vidéo

2.9.1. Séquences d'images
2.9.2. Formats vidéo et codecs
2.9.3. Lecture d'une vidéo
2.9.4. Traitement des cadres

2.10. Application réelle du Traitement des Images

2.10.1. Analyse de la problématique
2.10.2. Traitement des images
2.10.3. Extraction de caractéristiques
2.10.4. Résultat final

Profitez de cette opportunité pour vous entourer de professionnels experts et apprendre de leur méthodologie de travail"