Wissenschaftliche Bildanalyse mit Open Source Software - Webinar von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Einführung in die wissenschaftliche Bildanalyse
- Überblick über die Bedeutung und Anwendungen der wissenschaftlichen Bildanalyse
- Rolle von Open Source Software in der Bildanalyse
- Grundlagen der Bildverarbeitung
- Pixel, Farbräume und Bildformate verstehen
- Bildvorverarbeitungstechniken wie Filterung und Kontrastanpassung
- Bildsegmentierung
- Methoden zur Aufteilung von Bildern in sinnvolle Regionen
- Schwellenwertbildung, Kantenbasierter Ansatz, Region Growing
- Merkmalsextraktion und -beschreibung
- Identifizierung und Extraktion von Merkmalen in Bildern
- Beschreibung von Merkmalen für spätere Analysen
- Objekterkennung und -verfolgung
- Methoden zur Erkennung und Verfolgung von Objekten in Bildsequenzen
- Verwendung von OpenCV und anderen Open Source Bibliotheken
- Maschinelles Lernen in der Bildanalyse
- Überblick über maschinelles Lernen und seine Anwendung in der Bildanalyse
- Einführung in Deep Learning-Modelle für Bildklassifizierung und -segmentierung
- Open Source Tools für die wissenschaftliche Bildanalyse
- Vorstellung und Demonstration von Open Source Software wie OpenCV, TensorFlow, scikit-image usw.
- Anwendungsbeispiele und Fallstudien
- Anwendung der wissenschaftlichen Bildanalyse auf verschiedene Bereiche wie Medizin, Biologie, Robotik usw.
- Präsentation von Fallstudien und Erfolgsgeschichten
- Herausforderungen und Best Practices in der wissenschaftlichen Bildanalyse
- Diskussion gängiger Herausforderungen und Schwierigkeiten in der Bildanalyse
- Vorstellung bewährter Methoden und Techniken zur Verbesserung der Ergebnisse
- Zukünftige Entwicklungen und Trends
- Überblick über aktuelle Entwicklungen und Trends in der wissenschaftlichen Bildanalyse
- Ausblick auf zukünftige Möglichkeiten und Potenziale
- Einführung in die wissenschaftliche Bildanalyse
- Überblick über die Bedeutung und Anwendungen der wissenschaftlichen Bildanalyse
- Rolle von Open Source Software in der Bildanalyse
- Grundlagen der Bil ...
Lernziele
Nach dem Seminar können Sie mit Hilfe freier Software und dem Programm "Fiji/ImageJ" wissenschaftliche Bildverarbeitung durchführen.
Zielgruppen
Mitarbeiter die wissenschaftliche Bildanalyse durchführen wollen.