T1 - Comece a programar e conheça os dados

Os algoritmos de Visão Computacional se baseiam em sinais capturados. A lista a seguir fornece exemplos de alguns deles para uso neste curso:

1. FOTOS - utilize uma foto de sua coleção ou use a foto clássica da Lenna (veja o link da Wikipedia). Veja os vídeos Conheça o dado de uma imagem fotográfica e Exemplo de processamento de imagens fotográficas.
2. TC - veja um trecho de uma tomografia computadorizada de uma rocha em arquivos tiff. Veja o vídeo Exemplo de processamento de imagens de tomógrafos.
3. SÍSMICA - veja o arquivo de sísmica do bloco F3 no setor holandês do Mar do Norte. (veja o link Project F3 Demo 2020). Veja os vídeos Conheça o dado imagens sísmicas e Exemplo de processamento de imagens de tomógrafos.

Objetivo:

Escreva três Jupyter Notebooks, cada um deve ler, visualizar e explorar os dados de um tipo: FOTO, TC e SISMICA. Veja os vídeos que fiz para cada um deles, reproduza o que foi feito fazendo uma explicação mais clara dos pontos levantados no vídeo. De um destaque para os pontos que voce acrescentar que não estejam no vídeo.

Entrega:

A entrega consite em enviar pelo EAD um notebook (ver datas no EAD).

O nome de cada notebook deve seguir a seguinte convenção:
SeuNome.ipynb
Envie também um arquivo pdf obtido pelo print do browser que contenha o seu notebook com todas a figuras e impressões. Este arquivo serve como prova que o seu notebook rodou certo, caso não rode na minha máquina. O nomes deve ser:
SeuNome.pdf

Observação sobre dados:

Se preferir pode acessar diretamente o diretório raiz dos dados na minha conta e navegar com o navegador nos sub diretórios que contém todos esses dados e mais alguns.