图像处理课程可以帮助您学习图像增强、过滤技术和 Object Recognition。您可以掌握色彩校正、降噪和 Feature Extraction 等技能。许多课程都会介绍 OpenCV 和 MATLAB 等工具,这些工具支持在实际场景中应用这些技术,例如开发面部识别或图像分割应用程序。

IBM
您将获得的技能: 可视化(计算机制图), 深度学习, Jupyter, 计算机视觉, IBM 云
中级 · 课程 · 1-3 个月

MathWorks
您将获得的技能: 数据操作, 数据处理, 定量研究, 空间数据分析, Matlab, 数据导入/导出, 水资源的可持续性, 分析, Algorithm, 探索性数据分析, 计算机视觉, 图像分析, 元数据管理, 柱状图, 图像质量
初级 · 课程 · 1-4 周

MathWorks
您将获得的技能: 数据操作, 定量研究, 数据处理, 空间数据分析, 自动化, 数据导入/导出, 水资源的可持续性, 分析, Matlab, 探索性数据分析, 异常检测, 工程实践, 医学影像, Algorithm, 图像分析, 数据分析软件, 柱状图, 图像质量, 计算机视觉, 空间分析
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

MathWorks
您将获得的技能: Medical Imaging, Magnetic Resonance Imaging, Image Analysis, X-Ray Computed Tomography, Data Import/Export, Biomedical Engineering, Matlab, Computer Vision, Deep Learning, Software Visualization, Machine Learning
初级 · 课程 · 1-4 周

Northwestern University
您将获得的技能: 色彩理论, 电信, 数学建模, 可视化(计算机制图), Matlab, 电气与计算机工程, 医学影像, 图像分析, 数字通信, 应用数学, 计算机视觉, 空间分析
混合 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 数据操作, 应用编程接口 (API), 数据处理, JSON, 脚本, 网页抓取, 自动化, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, NumPy, 面向对象编程(OOP), 计算机编程, 还原式 API, 编程原则, 数据结构, Python 程序设计, 数据分析, Jupyter
初级 · 课程 · 1-3 个月

MathWorks
您将获得的技能: Computer Vision, Image Analysis, Anomaly Detection, Applied Machine Learning, Deep Learning, Image Quality, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Matlab, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Motion Graphics, Supervised Learning, Data Visualization, Automation, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Medical Imaging
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

LearnKartS
您将获得的技能: Generative AI, Photo Editing, Multimedia, Prompt Engineering, Content Creation, Digital Content, Business Process Automation, ChatGPT, Adobe Creative Cloud, Marketing Materials, Logo Design, Video Production, E-Commerce
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 大型语言模型, 调试, 人工智能, 数据驱动的决策制定, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 应用机器学习, 机器学习, Python 程序设计, 计算机视觉, 张力流, 监督学习, 性能调整, 图像分析, Keras(神经网络库), 自然语言处理, MLOps(机器学习 Operator), 人工神经网络
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 概率与统计, 数据处理, 大型语言模型, 深度学习, 机器学习算法, 人工智能, 文本挖掘, 非结构化数据, 人工智能和机器学习(AI/ML), 降维, 功能工程, 马尔可夫模型, Algorithm, Machine Learning 方法, 张力流, 监督学习, Keras(神经网络库), 自然语言处理, 人工神经网络
中级 · 专项课程 · 3-6 个月
Duke University
您将获得的技能: 可视化(计算机制图), Matlab, 医学影像, Algorithm, 数字通信, 高等数学, 应用数学, 图像分析, 计算机图形学, 计算机视觉, 线性代数, 空间分析
混合 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时
图像处理是对数字化图像的操作或修改,特别是为了提高图像质量。 它涉及旨在分析、增强和优化图像特征的技术和算法。 这可能包括清晰度、对比度和其他可在图像处理软件中修改的设置。
随着各行各业越来越多的组织需要稳固的在线形象,对高质量图片的需求也越来越大。 借助 Photoshop、Matlab、Lightroom 等工具,学习者可以掌握图像处理技术,在艺术和科学领域大显身手。
根据 ZipRecruiter 的数据,截至 2020 年 5 月 1 日,美国图像处理工程师的平均年薪为 148,350 美元。 由于数字图像和视频在现代社会无处不在--从生物医学应用到消费、工业和艺术领域的应用--因此学习图像处理知识可以打开通向无数机遇的大门。
对图像处理感兴趣的学员可以选择软件开发人员、研究科学家、平面设计师、动画师、图像科学家、机器学习研究员、软件工程师、算法工程师、研究工程师等相关职位。
Coursera 提供了各种课程来讲授编程。这些课程的重点是处理图像和视频的基本原理和工具,以及如何应用这些原理和工具解决具有商业科学利益的实际问题。 学习者还将了解数字图像和视频是如何制作、修改、存储和使用的,计算机和数字照相机是如何形成图像的,电影中是如何使用数字特效的,等等。
由西北大学、杜克大学等重点大学的教授讲授图像处理课程。 学员可以与电气工程、计算机科学及相关专业的教授一起探索图像处理。 PHP 课程的内容通过视频讲座、阅读、测验和其他类型的作业形式来提供。
在开始学习图像处理之前,您需要了解数字电子技术的基本概念。 此外,还需要对概率、微积分和微分方程有基本的了解,并掌握 Java、C++、Python 或 MATLAB 等流行语言的基本编程技能。 有使用数字图像处理软件(如 Adobe Photoshop 或 Affinity Designer)的经验也会有所帮助,这样你就能在一定程度上熟悉图像处理的工作原理。 虽然这不是必要的,但了解信号和系统也会让您受益匪浅,因为图像处理就是这些概念的一个子领域。 了解人眼如何感知图像对开始学习图像处理也很有帮助。
最适合从事图像处理工作的人既要有创造力,又要有分析能力。 它们涉及与准备、构建、修正、评估和处理图像有关的复杂概念,以便从中获取信息或增强图像效果。 这些专业人员通常与一个专家团队合作,其中可能包括软件、化学、机械设计、电子和其他行业的专家,因此他们需要具备良好的沟通技巧和团队合作能力。
如果你是一名工程或科学专业的学生、一名执业科学家或一名软件开发人员,学习图像处理可能对你很合适,这样你就可以在工作中使用这些重要的技能。 有了图像处理技能,你可能会通过核磁共振成像、超声波、X 光、核医学或光学成像技术来捕捉和分析图像。 您也可以应用工程学原理来开发和处理图像、视频和信号,用于研究工作。 您可能会将图像从二维重建为三维,或者通过涉及肿瘤、血流或体内微观变化的图像处理,获得关键的医学发现。 如果这些职责能激起你的兴趣,那么学习图像处理可能会适合你。
在线图像处理课程为提高您的知识水平或学习新的图像处理技能提供了方便灵活的途径。 由顶尖大学和行业领导者提供的图像处理课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。
Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳图像处理课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息