Fiji: Introduction to Scientific Image Processing Schulung

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene in der Forschung und im Labor, die Bilder von histologischen Geweben, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Fiji-Benutzeroberfläche zu bedienen und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse aufzubereiten und zu verbessern.
• Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Automatisieren von sich wiederholenden Aufgaben mit Makros und Plugins.
• Anpassen von Arbeitsabläufen für spezifische Bildanalyseanforderungen in der biologischen Forschung.

Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.

Scilab ist eine gut entwickelte, kostenlose und quelloffene Hochsprache für die wissenschaftliche Datenbearbeitung. Die zentrale Datenstruktur wird für Statistiken, Grafiken und Animationen, Simulationen, Signalverarbeitung, Physik, Optimierung usw. verwendet und vereinfacht viele Arten von Problemen im Vergleich zu Alternativen wie FORTRAN und C-Derivaten. Es ist mit Sprachen wie C, Java und Python kompatibel und eignet sich daher als Ergänzung zu vorhandenen Systemen.

In dieser von Lehrern geleiteten Schulung lernen die Teilnehmer die Vorteile von Scilab Vergleich zu Alternativen wie Matlab, die Grundlagen der Scilab Syntax sowie einige erweiterte Funktionen kennen und können je nach Bedarf auf andere weit verbreitete Sprachen zugreifen. Der Kurs wird mit einem kurzen Projekt zum Thema Bildverarbeitung abgeschlossen.

Am Ende dieser Schulung erhalten die Teilnehmer einen Einblick in die Grundfunktionen und einige fortgeschrittene Funktionen von Scilab und verfügen über die Ressourcen, um ihr Wissen weiter auszubauen.

Publikum

• Datenwissenschaftler und Ingenieure, insbesondere mit Interesse an Bildverarbeitung und Gesichtserkennung

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und intensives Üben mit Abschlussprojekt