Qualificação universitária
A maior faculdade de Informática do mundo”
Apresentação
Aplique o processamento de imagens 2D e 3D aos seus projetos de visão artificial com grande eficácia graças a este Curso de especialização"
Entre os muitos ramos da inteligência artificial, existem subespecialidades como a machine learning, a deep learning e a visão artificial. Este último é responsável pelo processamento ótico das imagens captadas por uma máquina ou por um dispositivo de IA. E para que este processamento seja correto, é necessário um conhecimento profundo e inovador, e as características deste processo quando aplicado a imagens 2D ou 3D têm de ser exploradas em profundidade.
Este Curso de especialização em Processamento de Imagens em Duas e Três Dimensões fornece ao engenheiro ou profissional de informática as melhores ferramentas para realizar eficazmente esta tarefa essencial no domínio da visão artificial. Para tal, oferece um estudo aprofundado de questões como a análise de Fourier, a segmentação de objetos, a biblioteca para o processamento de dados 3D, os mapas de profundidade em imagens 2D e a compressão de imagens.
Assim, este Curso de especialização é apresentado através de uma metodologia inovadora de aprendizagem online, em que o profissional pode decidir como, quando e onde estudar enquanto é orientado pelos melhores professores nesta área. Para além disso, este Curso de especialização dispõe de numerosos recursos didáticos multimédia como exercícios práticos, vídeos explicativos com técnicas avançadas, masterclasses ou resumos interativos, entre muitos outros.
Trate do processamento de imagens 2D e 3D no domínio da visão artificial e progrida profissionalmente numa das empresas líderes mundiais em tecnologia"
Este Curso de especialização em Processamento de Imagens em Duas e Três Dimensões conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:
- O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em informática e visão artificial
- O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
- Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo para melhorar a aprendizagem
- A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
- As lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
- A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet
Com esta capacitação, dominará o processamento de imagens, uma das tarefas fundamentais no domínio da visão artificial, e posicionar-se-á como um dos membros mais importantes da sua empresa"
O corpo docente do Curso de especialização inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.
Os seus conteúdos multimédia, desenvolvidos com a mais recente tecnologia educativa, permitirão ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para praticar em situações reais.
A estrutura deste Curso de especialização centra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, na qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem durante a qualificação. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos criados por especialistas reconhecidos.
Este Curso de especialização oferece-lhe os conhecimentos mais recentes em processamento de imagens 2D e 3D, tornando-o num grande especialista na matéria"
Aceda às mais recentes técnicas de processamento de imagens com uma análise aprofundada do reconhecimento ótico de caracteres"
Programa de estudos
Esta qualificação é composta por 3 módulos especializados através dos quais os alunos poderão estudar em profundidade aspetos como operações de píxeis, operações lógicas e aritméticas, máscaras e convolução, reconhecimento ótico de caracteres, reconhecimento facial e de emoções e processamento de vídeo. Com estes novos conhecimentos, os profissionais de informática e engenheiros estarão equipados com as melhores ferramentas e competências para levar a cabo este trabalho com êxito.
Aprofunde-se em aspetos como os métodos de calibração ou o aumento da gama dinâmica aplicada ao processamento de imagens neste Curso de especialização"
Módulo 1. Processamento digital de imagens
1.1. Ambiente de desenvolvimento de visão por computador
1.1.1. Bibliotecas de visão por computador
1.1.2. Ambiente de programação
1.1.3. Ferramentas de visualização
1.2. Processamento digital de imagens
1.2.1. Relações entre píxeis
1.2.2. Operações com imagens
1.2.3. Transformações geométricas
1.3. Operações de píxeis
1.3.1. Histogramas
1.3.2. Transformações de histogramas
1.3.3. Operações em imagens a cores
1.4. Operações lógicas e aritméticas
1.4.1. Adição e subtração
1.4.2. Produto e divisão
1.4.3. And/Nand
1.4.4. Or/Nor
1.4.5. Xor/Xnor
1.5. Filtros
1.5.1. Máscaras e convolução
1.5.2. Filtragem linear
1.5.3. Filtragem não linear
1.5.4. Análise de Fourier
1.6. Operações morfológicas
1.6.1. Erode and Dilating
1.6.2. Closing and Open
1.6.3. Top_hat e Black hat
1.6.4. Deteção de contornos
1.6.5. Esqueleto
1.6.6. Preenchimento de buracos
1.6.7. Convex hull
1.7. Ferramentas de análise de imagens
1.7.1. Deteção de margens
1.7.2. Deteção de manchas
1.7.3. Controlo dimensional
1.7.4. Inspeção de cores
1.8. Segmentação de objetos
1.8.1. Segmentação de imagens
1.8.2. Técnicas de segmentação clássicas
1.8.3. Aplicações reais
1.9. Calibração de imagens
1.9.1. Calibração de imagens
1.9.2. Métodos de calibração
1.9.3. Processo de calibração num sistema de câmara/robô 2D
1.10. Processamento de imagens em ambiente real
1.10.1. Análise da problemática
1.10.2. Tratamento de imagem
1.10.3. Extração de características
1.10.4. Resultados finais
Módulo 2. Processamento digital de imagens avançado
2.1. Reconhecimento ótico de caracteres (OCR)
2.1.1. Pré-processamento da imagem
2.1.2. Deteção de texto
2.1.3. Reconhecimento de texto
2.2. Leitura de códigos
2.2.1. Códigos 1D
2.2.2. Códigos 2D
2.2.3. Aplicações
2.3. Pesquisa de padrões
2.3.1. Pesquisa de padrões
2.3.2. Padrões baseados no nível de cinzentos
2.3.3. Padrões baseados em contornos
2.3.4. Padrões baseados em formas geométricas
2.3.5. Outras técnicas
2.4. Seguimento de objetos com visão convencional
2.4.1. Extração de fundo
2.4.2. Meanshift
2.4.3. Camshift
2.4.4. Fluxo ótico
2.5. Reconhecimento facial
2.5.1. Facial Landmark Detection
2.5.2. Aplicações
2.5.3. Reconhecimento facial
2.5.4. Reconhecimento de emoções
2.6. Panorâmica e alinhamentos
2.6.1. Stitching
2.6.2. Composição de imagens
2.6.3. Fotomontagem
2.7. High Dinamic Range (HDR) and Photometric Stereo
2.7.1. Gama dinâmica aumentada
2.7.2. Composição de imagens para melhoria de contornos
2.7.3. Técnicas de utilização de aplicações dinâmicas
2.8. Compressão de imagens
2.8.1. A compressão de imagens
2.8.2. Tipos de compressores
2.8.3. Técnicas de compressão de imagens
2.9. Processamento de vídeo
2.9.1. Sequências de imagens
2.9.2. Formatos e codecs de vídeo
2.9.3. Leitura de um vídeo
2.9.4. Processamento de fotogramas
2.10. Aplicações reais do processamento de imagens
2.10.1. Análise da problemática
2.10.2. Tratamento de imagem
2.10.3. Extração de características
2.10.4. Resultados finais
Módulo 3. Processamento de imagens 3D
3.1. Imagem 3D
3.1.1. Imagem 3D
3.1.2. Software de processamento de imagens 3d e visualizações
3.1.3. Software de metrologia
3.2. Open3D
3.2.1. Biblioteca para processamento de dados 3D
3.2.2. Características
3.2.3. Instalação e utilização
3.3. Os dados
3.3.1. Mapas de profundidade em imagens 2D
3.3.2. Pointclouds
3.3.3. Normais
3.3.4. Superfícies
3.4. Visualização
3.4.1. Visualização de dados
3.4.2. Controlos
3.4.3. Visualização na Web
3.5. Filtros
3.5.1. Distância entre pontos, eliminar valores anómalos
3.5.2. Filtro passa-alto
3.5.3. Downsampling
3.6. Geometria e extração de características
3.6.1. Extração de um perfil
3.6.2. Medição da profundidade
3.6.3. Volume
3.6.4. Formas geométricas 3D
3.6.5. Planos
3.6.6. Projeção de um ponto
3.6.7. Distâncias geométricas
3.6.8. Kd Tree
3.6.9. Features 3D
3.7. Registo e Meshing
3.7.1. Concatenação
3.7.2. ICP
3.7.3. Ransac 3D
3.8. Reconhecimento de objetos 3D
3.8.1. Procura de um objeto na cena 3d
3.8.2. Segmentação
3.8.3. Bin picking
3.9. Análise de superfícies
3.9.1. Alisamento
3.9.2. Superfícies orientáveis
3.9.3. Octree
3.10. Triangulação
3.10.1. Da Mesh à Point Cloud
3.10.2. Triangulação de mapas de profundidade
3.10.3. Triangulação de Point Clouds não ordenadas
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