Justificativa: O estudo do processamento de imagens digitais é importante no contexto de aplicações de Visão Computacional, Machine Learning e Deep Learning que trabalham com este tipo de dado. Neste caso, esta atividade se justifica para introduzir conceitos sobre imagens no domínio da frequência e a aplicação de 2 filtros para detecção de bordas e segmentação de elementos de acordo com a frequência.
Objetivo geral: Abordar conceitos sobre processamento de imagens digitais, demonstrar a transformação do domínio espacial para o domínio da frequência. Aplicar os filtros e entender as diferenças entre eles.
Objetivos específicos:
Abordar os tipos de domínios de uma imagem, no espaço e na frequência. Apresentar os filtros de Laplace e Gauss. Aplicar os filtros em imagens digitais e demonstrar o código em python com uso das bibliotecas opencv e numpy.
Metodologia: Na parte teórica, serão apresentados os conceitos sobre imagens digitais, domínios e os filtros; em uma apresentação de slides. Logo em seguida serão apresentados notebooks com algoritmos em python aplicando as funções em imagens. Em seguida serão aplicadas algumas modificações nos códigos para melhorar a percepção dos alunos sobre o tema.
Público alvo: Alunos que têm interesse em Visão Computacional, Machine Learning, Deep Learning e aplicações com uso de Imagens Digitais.
Principais disciplinas envolvidas: Álgebra, Algoritmos, Estrutura de Dados, Machine Learning.
 
Carga horária:  1 horas/aula
Dias de semana: quarta-feira
Local: sala virtual – Google Meet
Horário: 17h
Período: 19/10/2022
N º de vagas:30 (mínimo 10)
Investimento do aluno(a): gratuito

DATA/HORA

• Qua 19/10/2022 17:00