آموزش ناحیه بندی یا قطعه بندی تصاویر با ایمج جی Fiji – ImageJ
بررسی کامل دوره
- نظرات فراگیران:1 نظر4.5
- آموزشگاه:فرادرس4.5
- مدرس:مسعود مردانشاهی4.5
- زمان:1 ساعت و 6 دقیقه
- مدرک:ندارد
- توضیحات:دارد
توضیحات
روشهای متداول ناحیهبندی تصاویر هنگامی که در پروژههای عملی مورد استفاده قرار میگیرند، کیفیت و دقت لازم را از خود نشان نمیدهند. بهترین ابزارهای ناحیهبندی تصویر با استفاده از هوش مصنوعی توسعه داده میشوند و در غالب موارد نیاز به دانش تخصصی و کدنویسی برای انجام آن وجود دارد. ابزار Fiji معرفیشده در این آموزش، پلی است میان افرادی که میخواهند در کمترین زمان و بدون داشتن دانش برنامهنویسی و با استفاده از هوش مصنوعی، ناحیهبندی تصاویر را با بالاترین کیفیت انجام دهند. در این فرادرس، نحوه استفاده از این نرمافزار را در کوتاهترین زمان به دانشجویان آموزش میدهیم.
دوره آموزش ناحیه بندی یا قطعه بندی تصاویر با ایمج جی Fiji – ImageJ دورهای با امتیاز نهایی 4 میباشد و توسط دوره بین که موتور جستجوی بهترین دوره های آموزشی میباشد، تحلیل، بررسی و امتیازدهی شده است. مدت زمان این دوره 1 ساعت و 6 دقیقه میباشد که در فرادرس توسط مسعود مردانشاهی مدرس این دوره ارائه شده است. قابل توجه است که این دوره مدرک ندارد و دوره مذکور 329,000 تومان میباشد.
همچنین میتوانید با کلیک بر روی دکمه شروع یادگیری به آموزشگاه ارائهدهنده متصل شوید و دوره آموزش ناحیه بندی یا قطعه بندی تصاویر با ایمج جی Fiji – ImageJ را تهیه نمایید.
علاوه بر این، شما عزیزان میتوانید همه دورههای رشته ادبیات سراسر اینترنت را در صفحه رشته ادبیات در دورهبین مشاهده، مقایسه و بهترین دوره از نظر کیفیت و قیمت را به آسانی انتخاب نمایید.
دورههای مشابه
آموزش آنالیز و ارزیابی کمی اجزای تصویر با ایمج جی ImageJ
دکتر سروش بخشی
فرادرس
دانلود فیلم آموزشی پردازش تصویر در متلب- ناحیه بندی تصاویر (قسمت چهارم)
صادق پاسبان
دانشجویار
دانلود سورس الگوریتم SVM برای ناحیه بندی تصاویر Hyperspectral بهینه شده با الگوریتم ژنتیک
صادق پاسبان
دانشجویار
پک کامل الگوریتم های Classification , Clustering برای دیتاست ها و ناحیه بندی تصاویر
صادق پاسبان
دانشجویار
آموزش کاهش تعداد رنگ تصاویر با استفاده از روش های خوشه بندی هوشمند
دکتر سید مصطفی کلامی هریس
فرادرس
آموزش تخمین خطای طبقه بندی یا کلاسیفایر در داده کاوی
دکتر اسماعیل آتشپز گرگری
فرادرس
تجربه فراگیران
نیما
کیفیت خوب و جامع، یشتر برای رشته مهندسی پزشکی قابل استفاده بود.