Pythonを用いてコンピュータビジョンの理論と実践を学ぶ

コンピュータビジョンは、デジタル画像やビデオから情報を抽出し、解析する技術です。この分野は、自動車の自動運転から医療診断まで、多岐にわたる応用があります。 　当セミナーでは、Python言語を用いて、コンピュータビジョンの基礎から応用までを学びます。初歩的な画像処理から始まり、機械学習を用いた画像認識に至るまで、幅広いトピックをカバーします。また、Pythonの基本から、画像処理に特化したライブラリの使用方法までを詳しく解説します。本セミナーは、コンピュータビジョンに興味を持つ方々にとって、理論と実践の両方を学べる絶好の機会です。実際のプロジェクトに取り組みながら、この刺激的な分野でのスキルを磨き上げましょう。また、昨今話題のGPTなどLLM (大規模言語モデル) を併用することで、研究開発効率の向上を目指します。

1. CVの第一歩…基礎知識周辺知識編
   1. コンピュータビジョンとは
   2. 画像とは
   3. 特徴量・統計量と行列演算
   4. 撮像からコンピュテーショナルフォトグラフィへ
   5. 視覚分解能と変復調
   6. 周波数変換と多重解像度解析
   7. 画像符号化
   8. 知的処理と最適化
   9. 機械学習のモデルと機能
2. Pythonの導入
   1. Python処理系の導入
   2. 変数の基本型とコンテナ型
   3. 式と文と演算子
   4. 制御構造と内包表記
   5. 関数とクラス,モジュール
   6. 画像の入出力と表示
   7. 便利な機能モジュール
      • Numpy, scipy, matplotlibとは
      • sk-image, sk-learn, OpenCVの概要
   8. pytorchの初歩の初歩
   9. システム開発プロセス
3. CVの第二歩…加工と認識の例題編
   1. 画素値の変換
   2. 近傍演算
   3. 二値化と輪郭検出
   4. リサンプリングと幾何変換
   5. 画像マッチング
   6. ハフ変換
   7. 画像の劣化と復元
   8. クラスタリングとセグメンテーション
   9. 特徴検出と画像認識