- perception
- features and boundaries
- Object Recognition
- Camera and imaging
- 3d reconstruction
- Fourier Transform
- High-Dynamic-Range (HDR) Imaging
- Image Formation
- Convolution and Deconvolution
- Working Principles of a Camera
- Scale Space
- Active Contours
Spezialisierung First Principles of Computer Vision
Master the First Principles of Computer Vision. Advance the mathematical and physical algorithms empowering computer vision
von


Was Sie lernen werden
Master the working principles of a digital camera and learn the fundamentals of imaging processing
Create a theory of feature detection and develop algorithms for extracting features from images
Explore novel methods for using visual cues (shading, defocus, etc.) to recover the 3D shape of an object from multiple images or viewpoints
Get exposed to fundamental perceptions tasks such as image segmentation, object tracking, and object recognition
Kompetenzen, die Sie erwerben
Über dieses Spezialisierung
Praktisches Lernprojekt
Learners will develop the fundamental knowledge of computer vision by applying the models and tools including: image processing, image features, constructing 3D scene, image segmentation and object recognition. The specialization includes roughly 250 assessment questions. Proficiency in the fundamentals of computer vision is valued by a wide range of technology companies and research organizations.
Learners should know the fundamentals of linear algebra and calculus. Knowing any programming language is beneficial, but not required.
Learners should know the fundamentals of linear algebra and calculus. Knowing any programming language is beneficial, but not required.
So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Lernender-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung
Camera and Imaging
This course covers the fundamentals of imaging – the creation of an image that is ready for consumption or processing by a human or a machine. Imaging has a long history, spanning several centuries. But the advances made in the last three decades have revolutionized the camera and dramatically improved the robustness and accuracy of computer vision systems. We describe the fundamentals of imaging, as well as recent innovations in imaging that have had a profound impact on computer vision.
Features and Boundaries
This course focuses on the detection of features and boundaries in images. Feature and boundary detection is a critical preprocessing step for a variety of vision tasks including object detection, object recognition and metrology – the measurement of the physical dimensions and other properties of objects. The course presents a variety of methods for detecting features and boundaries and shows how features extracted from an image can be used to solve important vision tasks.
3D Reconstruction - Single Viewpoint
This course focuses on the recovery of the 3D structure of a scene from its 2D images. In particular, we are interested in the 3D reconstruction of a rigid scene from images taken by a stationary camera (same viewpoint). This problem is interesting as we want the multiple images of the scene to capture complementary information despite the fact that the scene is rigid and the camera is fixed. To this end, we explore several ways of capturing images where each image provides additional information about the scene.
3D Reconstruction - Multiple Viewpoints
This course focuses on the recovery of the 3D structure of a scene from images taken from different viewpoints. We start by first building a comprehensive geometric model of a camera and then develop a method for finding (calibrating) the internal and external parameters of the camera model. Then, we show how two such calibrated cameras, whose relative positions and orientations are known, can be used to recover the 3D structure of the scene. This is what we refer to as simple binocular stereo. Next, we tackle the problem of uncalibrated stereo where the relative positions and orientations of the two cameras are unknown. Interestingly, just from the two images taken by the cameras, we can both determine the relative positions and orientations of the cameras and then use this information to estimate the 3D structure of the scene.
von

Columbia University
For more than 250 years, Columbia has been a leader in higher education in the nation and around the world. At the core of our wide range of academic inquiry is the commitment to attract and engage the best minds in pursuit of greater human understanding, pioneering new discoveries and service to society.
Häufig gestellte Fragen
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?
Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?
Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.