Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

160167 UE Image processing for the humanities (2023S)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 16 - Musikwissenschaft und Sprachwissenschaft
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Freitag 03.03. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 10.03. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 17.03. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 24.03. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 31.03. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 21.04. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 28.04. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 05.05. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 12.05. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 19.05. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 26.05. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 02.06. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 09.06. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 16.06. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 23.06. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Freitag 30.06. 16:45 - 18:15 Seminarraum 7 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

If your research in humanities involves a large amount of image data, whether manuscripts, archival material, or photographs taken on a field trip, you know that the most trivial processing step will become a torture, if applied manually on the 264th image. This course provides an introduction to the methods and procedures that could be useful for dealing with large-quantity image data.

The course focuses on batch editing of images. To achieve this, we need to understand the nature of bitmaps, identify basic image editing operations, and run them automatically on the whole collection of image data. Apart from image editing, we will also learn to apply different algorithms and packages into an image-centered workflow. Common examples are visualization, OCR and image classification, but students with domain-specific needs will receive guidance on these possibilities.

Everything will be done on Python and JupyterLab, with Wand the main package used for batch editing. Students are assumed to have acquired a previous knowledge of Python and JupyterLab, for example, through UE Introduction to DH Tools and Methods. They must bring their own computational environment to the classroom – a laptop, a tablet, or anything with JupyterLab installed and running.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Course evaluation will be a combination of in-class participation (30%), eight homework assignments in image editing (40%), and the final project involving both image editing and other processing / extraction methods (30%).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Attendance; assignments must be submitted on time and achieve the requirements; the final project should demonstrate students' ability in the skills learnt in this course.

Prüfungsstoff

Theory and practice of image editing, programming ability oriented towards batch automation and the ability to integrate image-oriented algorithms in an automated workflow.

Literatur

To be announced.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MA DH: DH Skills II; S-DH Cluster 1, 2, 3 & 4
BA Sprachwissenschaft: Alternative Erweiterung

Letzte Änderung: Di 14.03.2023 11:29