Python信号与图像处理大师班

信号和图像处理算法：理论、直觉、数学、数值示例和 Python 实现

讲师：Zeeshan Ahmad

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您将学到什么

• 信号和图像处理基础。
• 模拟到数字的转换。
• 采样和重建。
• 奈奎斯特定理。
• 信号和图像的卷积。
• 信号和图像去噪。
• 信号和图像的傅里叶变换。
• 通过 FIR 和 IIR 滤波器进行信号滤波。
• 空间和频率域中的图像滤波
• 信号和图像的小波变换。
• 直方图处理
• 图像上的算术、逻辑和点级运算
• 所有信号和图像处理算法的 Python 实现
• Python速成课程

探索相关主题

• Python
• 编程语言
• 发展

要求

• 具备基本的编程技能将是一项优势，但并非必需。你将在本课程中学习所有内容。

描述

本课程将弥合信号与图像处理算法的理论与实现之间的差距，并介绍其在 Python 中的实现。课程提供所有教学幻灯片和 Python 代码。

为什么要进行信号处理？

自 20 世纪 70 年代数字计算机问世以来，数字信号处理已进入工程和科学的各个领域。

信号处理是通过对信号基本特性进行处理，以获得所需的输出信号形状。它涉及用数字或符号序列来表示信号，以及对这些信号的处理。

以下科学和工程领域特别受益于信号处理技术的快速发展和进步。

1.机器学习。

2.数据分析。

3.计算机视觉。

4.图像处理

5.通信系统。

6.电力电子技术。

7.概率与统计。

8.时间序列分析。

9. 金融

10.决策理论

为什么要进行图像处理？

图像处理已在工程和科学的众多领域得到应用。

其中有几个如下。

1.深度学习

2.计算机视觉

3.医学成像

4.雷达工程

5.机器人技术

6.计算机图形学

7. 人脸检测

8.遥感

9.农业和食品工业

课程大纲

第 01 节：课程介绍

第 02 节：Python 速成课程

第 03 节：信号处理基础

第 04 节：卷积

第 05 节：信号去噪

第 06 节：复数

第 07 节：傅里叶变换

第 08 节：FIR 滤波器设计

第 09 节：IIR 滤波器设计

第 10 节：Google Colab 简介

第 11 节：信号的小波变换

第 12 节：图像处理基础

第 13 节：使用 NumPy 和 Matplotlib 进行图像处理的基础知识

第 14 节：OpenCV 图像处理基础知识

第 15 节：图像的算术和逻辑运算

第 16 节：图像的几何运算

第17节：点级或灰度级变换

第18节：直方图处理

第 19 节：空间域滤波

第20节：频域滤波

第21节：形态处理

第22节：图像的小波变换

本课程适合哪些人：

• 任何想要使用 Python 从头学习信号和图像处理的人。
• 任何想在信号和图像处理领域工作的人。
• 那些了解信号和图像处理的数学但不知道如何用 Python 实现的学生。
• 想要学习数据和时间序列过滤、图像过滤、图像处理和不同图像处理技术的学生。
• 想要学习数据和时间序列过滤、图像过滤、图像处理和不同图像处理技术的学生。
• 了解 MATLAB 中信号和图像处理算法的实现但想要切换到 Python 的学生和从业者。