Fiji: Introduction to Scientific Image Processing - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych naukowców i specjalistów laboratoryjnych, którzy chcą przetwarzać i analizować obrazy związane z tkankami histologicznymi, komórkami krwi, algami i innymi próbkami biologicznymi.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poruszać się po interfejsie Fiji i korzystać z podstawowych funkcji ImageJ.
• Wstępnie przetwarzać i ulepszać obrazy naukowe w celu lepszej analizy.
• Analizować obrazy ilościowo, w tym liczenie komórek i pomiar powierzchni.
• Automatyzacja powtarzalnych zadań przy użyciu makr i wtyczek.
• Dostosuj przepływy pracy do konkretnych potrzeb analizy obrazu w badaniach biologicznych.

Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.

Scilab jest dobrze rozwiniętym, darmowym i otwartym językiem wysokiego poziomu do manipulacji danymi naukowymi. Używany w statystyce, grafice i animacji, symulacji, przetwarzaniu sygnałów, fizyce, optymalizacji i nie tylko, jego centralną strukturą danych jest macierz, co upraszcza wiele rodzajów problemów w porównaniu z alternatywami, takimi jak FORTRAN i pochodne C. Jest kompatybilny z językami takimi jak C, Java i Python, dzięki czemu nadaje się jako uzupełnienie istniejących systemów.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora uczestnicy poznają zalety Scilab w porównaniu z alternatywami, takimi jak Matlab, podstawy składni Scilab, a także niektóre zaawansowane funkcje i interfejs z innymi powszechnie używanymi językami, w zależności od zapotrzebowania. Kurs zakończy się krótkim projektem skupiającym się na przetwarzaniu obrazu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mieli opanowane podstawowe funkcje i niektóre zaawansowane funkcje Scilab oraz będą mieli zasoby do dalszego poszerzania swojej wiedzy.

Uczestnicy

• Naukowcy i inżynierowie zajmujący się danymi, szczególnie zainteresowani przetwarzaniem obrazu i rozpoznawaniem twarzy

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywna praktyka praktyczna, z końcowym projektem