By the end of this course, learners will understand what computer vision is, as well as its mission of making computers see and interpret the world as humans do, by learning core concepts of the field and receiving an introduction to human vision capabilities. They are equipped to identify some key application areas of computer vision and understand the digital imaging process. The course covers crucial elements that enable computer vision: digital signal processing, neuroscience and artificial intelligence. Topics include color, light and image formation; early, mid- and high-level vision; and mathematics essential for computer vision. Learners will be able to apply mathematical techniques to complete computer vision tasks.
Offert par
Université de Buffalo
Université d'État de New York
Computer Vision Basics
Université de BuffaloÀ propos de ce cours
97,928 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations
Approx. 13 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
Understand what computer vision is and its goals
Identify some of the key application areas of computer vision
Understand the digital imaging process
Apply mathematical techniques to complete computer vision tasks
Compétences que vous acquerrez
Computer VisionComputer ProgrammingMatlab
Certificat partageable
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Dates limites flexibles
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Niveau intermédiaire
Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations
Approx. 13 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Offert par
Université de Buffalo
The University at Buffalo (UB) is a premier, research-intensive public university and the largest, most comprehensive institution of the State University of New York (SUNY) system. UB offers more than 100 undergraduate degrees and nearly 300 graduate and professional programs.
Université d'État de New York
The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Computer Vision Overview
In this module, we will discuss what computer vision is, the fields related to it, the history and key milestones of it, and some of its applications.
4 heures pour terminer
13 vidéos (Total 42 min), 2 lectures, 4 quiz
13 vidéos
Meet Jeff Bier1 min
Meet Jungsong Yuan, Ph.D.24s
What is Computer Vision?6 min
Why Computer Vision?40s
Related Fields of Computer Vision4 min
Relevant Fields56s
Computer Programming & Computer Vision1 min
Computer Vision Awareness1 min
Timelines & Milestones8 min
Computer Vision Progression1 min
Computer Vision Applications8 min
CV Applications4 min
CV Impact in the Field of Augmented Reality1 min
2 lectures
Resources (Optional): Computer Vision Overview30 min
REQUIRED - MATLAB Resources10 min
3 exercices pour s'entraîner
What is Computer Vision?30 min
Related Fields of Computer Vision30 min
MATLAB Basics5 min
5 heures pour terminer
Color, Light, & Image Formation
In this module, we will discuss color, light sources, pinhole and digital cameras, and image formation.
5 heures pour terminer
4 vidéos (Total 32 min), 1 lecture, 5 quiz
1 lecture
Resources (Optional): Color, Light, & Image Formation30 min
3 exercices pour s'entraîner
Light Sources30 min
Pinhole Camera Model30 min
Digital Camera30 min
3 heures pour terminer
Low-, Mid- & High-Level Vision
In this module, we will discuss the three-level paradigm of computer vision that was proposed by David Marr. We will also discuss low, mid, and high level vision.
3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 32 min), 1 lecture, 3 quiz
5 vidéos
Three-Level Paradigm7 min
Low-, Mid-, High-Level Vision1 min
Low-Level Vision8 min
Mid-Level Vision7 min
High-Level Vision6 min
1 lecture
Resources (Optional): Low-, Mid- and High-Level Vision30 min
2 exercices pour s'entraîner
Three-Level Paradigm30 min
Low-Level Vision30 min
2 heures pour terminer
Mathematics for Computer Vision
In this lecture, we will discuss the Mathematics used in Computer Vision, which includes linear algebra, calculus, probability, and much more.
2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 10 min), 2 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Mathematic Skills2 min
Mathematical Preliminaries27s
Linear Algebra1 min
Calculus45s
Probability Theory35s
Algorithms38s
Using Algorithms1 min
Aligning RGB channels2 min
2 lectures
Resources (Optional): Mathematics for Computer Vision30 min
Computer Vision Basics - Key Takeaways10 min
1 exercice pour s'entraîner
Algorithms2 min
Avis
Meilleurs avis pour COMPUTER VISION BASICS
par HK13 août 2020
i really liked the course, but i wish that they would also help learn the programming in MATLAB a little, needs one extra week for the programming. Had to use external tools to learn the programming.
par LM10 août 2019
It is a good introduction course but I think some more demo coding for matlab in the first assignments will be a good thing so we don´t have to spend a lot of time on google and on trial and error.
par PS12 oct. 2019
Course was great ! And explained well but Matlab was not explained well. It's hard to complete week-4 assignment if you are not good at Matlab. Please provide python language for solving problems.
par PW22 mai 2020
The course is fine, but it's too fundamental. Overall, it is more suit to personal who already had the fundamental in image processing knowledge. Else the course is a but higher level for others.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
- Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
Are there any prerequisites?
Learners should have basic programming skills and experience (understanding of for loops, if/else statements). Learners should also be familiar with the following: basic linear algebra (matrix vector operations and notation), 3D co-ordinate systems and transformations, basic calculus (derivatives and integration), basic probability (random variables), and 3D co-ordinate systems & transformations.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
