Visão Geral

O curso "Python for Image Processing" ensina como manipular, processar e analisar imagens digitais utilizando Python e suas bibliotecas especializadas. Image processing é uma área crucial para várias aplicações, desde visão computacional até o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Durante o curso, os alunos aprenderão técnicas para aprimoramento de imagens, filtragem, detecção de bordas, segmentação e manipulação de imagens utilizando bibliotecas populares como OpenCV, Pillow e Scikit-image.

Objetivo

Após realizar este curso Python for Image Processing, você será capaz de:

• Manipular e processar imagens digitais utilizando Python
• Aplicar técnicas de filtragem, detecção de bordas e segmentação
• Analisar imagens para extração de características
• Implementar soluções de processamento de imagens em diferentes contextos

Publico Alvo

• Engenheiros de software
• Cientistas de dados
• Desenvolvedores interessados em visão computacional
• Estudantes e profissionais que trabalham com manipulação e análise de imagens

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python
• Noções de álgebra linear e matemática básica
• Familiaridade com bibliotecas como NumPy (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Image Processing

1. Fundamentals of image processing
2. Overview of Python libraries for image processing
3. Setting up the environment with OpenCV, Pillow, and Scikit-image

Image Representation and Manipulation

1. Understanding image formats (JPEG, PNG, TIFF, etc.)
2. Reading, displaying, and saving images with Python
3. Image resizing, cropping, and rotation

Basic Image Processing Techniques

1. Converting images to grayscale and binary
2. Histogram equalization and image contrast adjustment
3. Applying image filters (blur, sharpen, edge detection)

Working with OpenCV

1. Introduction to OpenCV for image processing
2. Performing basic operations (resizing, rotating, flipping)
3. Detecting edges using Canny edge detection

Advanced Image Filtering and Enhancement

1. Applying convolution and custom filters
2. Gaussian, median, and bilateral filtering
3. Enhancing images through morphological operations

Image Segmentation Techniques

1. Thresholding techniques (global, adaptive, Otsu’s method)
2. Region-based segmentation (Watershed algorithm)
3. Contour detection and analysis

Feature Extraction and Object Detection

1. Detecting key points using Harris and SIFT
2. Feature matching and object tracking
3. Template matching for object recognition

Introduction to Machine Learning for Image Processing

1. Using Python libraries for machine learning (Scikit-learn, TensorFlow)
2. Applying image classification techniques
3. Building a basic image classifier using machine learning

Working with Image Datasets

1. Loading and managing large image datasets
2. Preprocessing images for deep learning models
3. Data augmentation techniques to enhance image datasets

Project: Building an Image Processing Application

1. Real-world application: Designing an image processing pipeline
2. Implementing edge detection and object recognition
3. Deploying an image processing model in a production environment