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Inicio 4 June 2026 07:24
Fin 4 June 2026
Traitement d'images : segmentation et caractérisation
Institut Mines-Télécom
10 Cursos
Institut Mines-Télécom es una de las principales instituciones de educación superior de Francia, que ofrece formación de alta calidad en ingeniería y gestión, así como investigación en los campos de tecnología digital, telecomunicaciones y energía.
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Resumen
Explorez les frontières du traitement d'images avec le MOOC "Traitement d'images :
segmentation et caractérisation", offert par l'Institut Mines-Télécom sur la plateforme Coursera. Ce cours riche et transdisciplinaire puise dans les mathématiques, la physique et l'informatique pour explorer comment les images, de la production industrielle aux applications médicales, peuvent être optimisées pour améliorer l'extraction d'informations.
Au cœur de ce cours, vous découvrirez les techniques avancées telles que le filtrage, le rehaussement, et la suppression du bruit, essentiels pour la préparation d'analyses plus complexes telles que le diagnostic par imagerie médicale, la détection d'anomalies sur les chaînes de production ou la reconnaissance de plaques d'immatriculation.
Vous apprendrez également les méthodes de segmentation basée sur le seuillage automatique pour les images en noir et blanc, et l'application des classifications simples sur les images en couleur.
Une attention particulière est accordée aux techniques de segmentation avec des approches comme la ligne de partage des eaux, la morphologie mathématique, et l'évaluation des objets analysés post-segmentation. Pour réussir ce MOOC, une connaissance préalable du langage de programmation Python ainsi qu'une familiarité avec les bases du traitement d'image sont recommandées.
Les participants qui complètent le cours avec succès et obtiennent une note supérieure à 50% recevront une attestation de suivi de la part de Coursera, soutenu par la Fondation Patrick & Lina Drahi.
Ce cours fait partie intégrante des formations en Computer Vision et est idéal pour ceux cherchant à approfondir leur expertise dans le traitement technique des images.
Impartido por
Yann Gavet and Vincent Mazet
