Image Segmentation with Python and Unsupervised Learning

ofrecido por
Coursera Project Network
En este proyecto guiado, tú:

Display an image in a viewable frame, and in RGB space.

Use K-means to partition the pixels into relevant colour clusters and segment an image.

Find the best K value according to an objective criterion.

Clock1 hour
IntermediateIntermedio
CloudNo se necesita descarga
VideoVideo de pantalla dividida
Comment DotsInglés (English)
LaptopSolo escritorio

In this one hour long project-based course, you will tackle a real-world problem in computer vision called segmentation. Segmentation means taking an image and partitioning it into different regions that capture the different elements of interest in the scene. We will tackle this problem using an unsupervised learning technique called K-means. By the end of this project, you will have segmented an image with unsupervised learning, using code you will write in Python.

Habilidades que desarrollarás

  • Machine Learning
  • Unsupervised Learning
  • Matplotlib
  • Numpy
  • Computer Vision

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Load an image from file

  2. Display an image in frame and RGB space

  3. Find colour clusters using K-means

  4. Display colour clusters and segmented image

  5. Optimize K

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

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