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Digital Image Processing, Global Edition (Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E.)
Digital Image Processing, Global Edition , For courses in Image Processing and Computer Vision. Introduce your students to image processing with the industry's most prized text For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book's 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching. Major improvements were made in reorganizing the material on image transforms into a more cohesive presentation, and in the discussion of spatial kernels and spatial filtering. Major revisions and additions were made to examples and homework exercises throughout the book. , > , Auflage: 4th edition, Erscheinungsjahr: 20180428, Produktform: Kartoniert, Autoren: Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E., Auflage: 18004, Auflage/Ausgabe: 4th edition, Seitenzahl/Blattzahl: 1024, Fachschema: Bildbearbeitung~Bildverarbeitung~Grafik (EDV) / Bildverarbeitung, Fachkategorie: Bildverarbeitung, Imprint-Titels: Pearson Higher Education, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Elektrotechnik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 195, Breite: 234, Höhe: 39, Gewicht: 1606, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780135052679, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Wie können verschiedene Techniken der Bildanalyse genutzt werden, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und zu kategorisieren?
Verschiedene Techniken wie Farb- und Formanalyse sowie Mustererkennung können genutzt werden, um Objekte in einem Bild zu identifizieren. Durch die Anwendung von Algorithmen können diese Techniken dazu verwendet werden, Objekte automatisch zu kategorisieren. Die Kombination dieser Techniken ermöglicht eine präzise und effiziente Identifizierung und Kategorisierung von Objekten in Bildern.
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Kann jemand das Bild identifizieren?
Es tut mir leid, aber als Text-basiertes KI-Modell kann ich keine Bilder sehen oder identifizieren.
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Wie werden Algorithmen der Bilderkennung verwendet, um Objekte in Bildern präzise zu identifizieren?
Algorithmen der Bilderkennung analysieren Pixelwerte und Muster in Bildern, um Merkmale von Objekten zu erkennen. Diese Algorithmen können trainiert werden, um bestimmte Objekte oder Kategorien von Objekten zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen verbessern sich die Algorithmen im Laufe der Zeit und können immer präzisere Ergebnisse liefern.
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Wie können Algorithmen zur Bilderkennung eingesetzt werden, um Objekte in Fotos automatisch zu identifizieren?
Algorithmen zur Bilderkennung analysieren visuelle Merkmale wie Formen, Farben und Texturen, um Objekte in Fotos zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen können sie trainiert werden, verschiedene Objekte zu erkennen und zu klassifizieren. Anhand dieser Informationen können Algorithmen dann automatisch Objekte in Fotos identifizieren und entsprechend kennzeichnen.
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Entdecken Sie das faszinierende Bild Image in den Farben Braun, Weiß und Dunkelbraun. Dieses abstrakte Kunstwerk in einer Größe von ca. 30x40cm (BxH) beeindruckt mit seiner einzigartigen Schönheit. Es ist nicht nur ein Blickfang für Ihre Wand, sondern auch umweltfreundlich, da es das FSC MIX-Zertifikat trägt. Holen Sie sich dieses hochwertige Kunstwerk, das in Europa gefertigt wurde und höchste Qualitätsstandards erfüllt.
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Wie können Computerprogramme verschiedene Komponenten in einem Bild erkennen und identifizieren? Welche Methoden werden zur Komponentenerkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt?
Computerprogramme können verschiedene Komponenten in einem Bild erkennen und identifizieren, indem sie Algorithmen der Bildverarbeitung verwenden, die auf maschinellem Lernen basieren. Zu den Methoden zur Komponentenerkennung gehören Objekterkennung, Merkmalsextraktion und Klassifizierungsalgorithmen wie neuronale Netzwerke. Diese Methoden ermöglichen es den Programmen, Muster und Strukturen in Bildern zu erkennen und die Komponenten entsprechend zu identifizieren.
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Wie kann man mithilfe von Bildanalyse-Software automatisch Objekte in Bildern identifizieren und klassifizieren?
Mithilfe von Bildanalyse-Software können Algorithmen trainiert werden, um bestimmte Merkmale von Objekten in Bildern zu erkennen. Dies geschieht durch das Labeln von Trainingsdaten und das Anpassen der Parameter des Algorithmus. Sobald der Algorithmus trainiert ist, kann er automatisch Objekte in Bildern identifizieren und klassifizieren.
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Wie kann man erkennen, ob ein Bild digital manipuliert wurde? Gibt es Techniken, um Manipulationen von Fotografien zu identifizieren?
Es gibt verschiedene Techniken, um digitale Manipulationen in Bildern zu erkennen, wie zum Beispiel die Überprüfung von Metadaten, die Analyse von Pixeln und die Verwendung von spezieller Software. Ein häufiges Anzeichen für eine Manipulation ist ein unnatürliches Aussehen des Bildes, wie z.B. fehlende Schatten oder ungleichmäßige Texturen. Experten können auch Unterschiede in der Bildqualität oder ungewöhnliche Artefakte identifizieren, die auf eine Manipulation hinweisen.
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Kann jemand den Käfer auf dem Bild identifizieren?
Es tut mir leid, aber als Sprach-KI kann ich keine Bilder sehen. Um den Käfer zu identifizieren, wäre es hilfreich, eine Beschreibung des Käfers oder ein Bild bereitzustellen, damit andere Benutzer oder Experten ihn identifizieren können.
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