En ligne ou sur site, les formations en direct animées par un formateur démontrent par une pratique interactive comment utiliser des outils et techniques de traitement d'images pour analyser, interpréter et extraire des informations significatives à partir d'images numériques pour diverses applications.
La formation Image Analysis est disponible sous forme de "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (également appelée "formation en direct à distance") se déroule par le biais d'un bureau distant interactif, accessible via remote desktop. La formation en direct sur site peut être organisée localement sur les lieux du client dans Liège ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Liège.
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Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux chercheurs et professionnels de laboratoire de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et autres échantillons biologiques.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions principales d’ImageJ.
Prétraiter et améliorer des images scientifiques pour une meilleure analyse.
Analyser des images de manière quantitative, y compris le comptage cellulaire et la mesure des surfaces.
Automatiser les tâches répétitives en utilisant des macros et des plugins.
Personnaliser les workflows pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d’images dans la recherche biologique.
Fiji est un logiciel libre de traitement d'images qui regroupe ImageJ (un programme de traitement d'images multidimensionnelles scientifiques) et un certain nombre de plugins pour l'analyse d'images scientifiques.
Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser la distribution Fiji et le programme ImageJ sous-jacent pour créer une application d'analyse d'images.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utiliser les fonctions de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre ImageJ
Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles qui se chevauchent
Mettre à jour automatiquement une installation de Fiji au démarrage en utilisant le système de mise à jour intégré
Choisir parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées.
utiliser les puissantes bibliothèques de Fiji, telles que ImgLib, pour les grands ensembles de données d'imagerie biologique
Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires.
Format du cours
Exposé et discussion interactifs.
Beaucoup d'exercices et de pratique.
Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Pattern Matching est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle peut être utilisée pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une chaîne de production ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle diffère de la technique "Pattern Recognition" (qui reconnaît des modèles généraux basés sur des collections plus vastes d'échantillons apparentés) en ce sens qu'elle dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.
Format du cours
Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.
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