Este curso forma parte de Programa especializado: First Principles of Computer Vision

4.7
estrellas
80 calificaciones

Shree Nayar

7397 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: First Principles of Computer VisionUniversidad de Columbia

Acerca de este Curso

37.095 vistas recientes

This course covers the fundamentals of imaging – the creation of an image that is ready for consumption or processing by a human or a machine. Imaging has a long history, spanning several centuries. But the advances made in the last three decades have revolutionized the camera and dramatically improved the robustness and accuracy of computer vision systems. We describe the fundamentals of imaging, as well as recent innovations in imaging that have had a profound impact on computer vision.
This course starts with examining how an image is formed using a lens camera. We explore the optical characteristics of a camera such as its magnification, F-number, depth of field and field of view. Next, we describe how solid-state image sensors (CCD and CMOS) record images, and the key properties of an image sensor such as its resolution, noise characteristics and dynamic range. We describe how image sensors can be used to sense color as well as capture images with high dynamic range. In certain structured environments, an image can be thresholded to produce a binary image from which various geometric properties of objects can be computed and used for recognizing and locating objects. Finally, we present the fundamentals of image processing – the development of computational tools to process a captured image to make it cleaner (denoising, deblurring, etc.) and easier for computer vision systems to analyze (linear and non-linear image filtering methods).

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Curso 1 de 5 en

Programa especializado: First Principles of Computer Vision

Nivel principiante

Students should know the fundamentals of linear algebra and calculus. The knowledge of any programming language is beneficial, though not required.

Aprox. 17 horas para completar

Inglés (English)

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Qué aprenderás

Learn how a camera works and how an image is formed using a lens
Understand how an image sensor works and its key characteristics
Design cameras that capture high dynamic range and wide angle images
Learn to create binary images and use them to build a simple object recognition system

Habilidades que obtendrás

Fourier Transform
High-Dynamic-Range (HDR) Imaging
Image Formation
Convolution and Deconvolution
Working Principles of a Camera

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Instructor

Calificación del instructor

4,79/5 (25 calificaciones)

Shree Nayar

T. C. Chang Professor

Computer Science

9325 alumnos

5 cursos

Ofrecido por

Universidad de Columbia

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

2 horas para completar

Getting Started: Camera and Imaging

2 horas para completar

8 lecturas

Semana2

Semana 2

3 horas para completar

Image Formation

3 horas para completar

1 lectura

Semana3

Semana 3

3 horas para completar

Image Sensing

3 horas para completar

2 lecturas

2 lecturas

Week 3 Lecture Handout10m3.4 Video Correction10m

7 ejercicios de práctica

3.1 Overview of Image Sensing Self-check Quiz 5m3.2 A Brief History of Imaging Self-check Quiz 5m3.3 Types of Image Sensors Self-check Quiz 10m3.4 Resolution, Noise and Dynamic Range Self-check Quiz 15m3.5 Sensing Color Self-check Quiz 10m3.6 Camera Response and HDR Imaging Self-check Quiz 10mWeek 3 Image Sensing 30m

Semana4

Semana 4

2 horas para completar

Binary Images

2 horas para completar

1 lectura

Reseñas

4.7

23 reseña

5 stars
78,75 %
4 stars
15 %
3 stars
2,50 %
1 star
3,75 %

Principales reseñas sobre CAMERA AND IMAGING

por HS27 de may. de 2022

This was a great introduction to image processing. I learned a lot that's applicable to my current job. I expect the follow on courses to improve that learning!

por TF9 de dic. de 2022

Excellent teaching. Concise and clear. Highly recommended.

por MK5 de mar. de 2023

Good course for learning fundamentals in image processing.

por BT6 de oct. de 2022

Prof. Nayar is an excellent speaker and the slides are well-structured and easy to understand. Thank you!

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Acerca de Programa especializado: First Principles of Computer Vision

This specialization presents the first comprehensive treatment of the foundations of computer vision. It focuses on the mathematical and physical underpinnings of vision and has been designed for learners, practitioners and researchers who have little or no knowledge of computer vision. The program includes a series of 5 courses. Any learner who completes this specialization has the potential to build a successful career in computer vision, a thriving field that is expected to increase in importance in the coming decades.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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