Szkolenie OpenCV
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie OpenCV
Intensywne, dwudniowe szkolenie z OpenCV skupione na praktycznym przetwarzaniu obrazów. Kurs łączy teorię z rozbudowanymi warsztatami, pozwalając uczestnikom na szybkie opanowanie kluczowych technik analizy i manipulacji obrazami cyfrowymi. Zdobądź umiejętności niezbędne w dziedzinach takich jak widzenie komputerowe, rozpoznawanie obiektów czy augmentacja rzeczywistości
Dla kogo jest szkolenie z OpenCV?
Programiści chcący poszerzyć swoje umiejętności o przetwarzanie obrazów
Inżynierowie pracujący nad projektami związanymi z widzeniem komputerowym-
Naukowcy i badacze zajmujący się analizą danych wizualnych
-
Studenci kierunków informatycznych i pokrewnych, zainteresowani tematyką AI i CV
Wymagane umiejętności technologiczne od uczestników szkolenia:
Podstawowa znajomość programowania w Pythonie-
Ogólna wiedza z zakresu algebry liniowej i statystyki
-
Umiejętność pracy w środowisku programistycznym (np. PyCharm, Jupyter Notebook)
Czego się nauczysz na szkoleniu ?
- Opanujesz podstawowe i zaawansowane techniki przetwarzania obrazów z wykorzystaniem biblioteki OpenCV
- Zdobędziesz praktyczne umiejętności w zakresie detekcji obiektów, segmentacji obrazu i śledzenia ruchu
- Nauczysz się implementować rzeczywiste projekty wykorzystujące widzenie komputerowe
- Poznasz najlepsze praktyki i metody optymalizacji wydajności w pracy z OpenCV
Program szkolenia
Dzień 1
Wprowadzenie do OpenCV i podstawy przetwarzania obrazów
- Instalacja i konfiguracja środowiska OpenCV
- Wczytywanie, wyświetlanie i zapisywanie obrazów
- Podgląd poszczególnych pixeli
Podstawowe operacje na obrazach
- Transformacje geometryczne: skalowanie, rotacja, przesunięcie
- Filtrowanie obrazów: rozmycie, wyostrzanie, detekcja krawędzi
Przetwarzanie kolorów i przestrzeni barw
- Konwersja między różnymi przestrzeniami barw (RGB, HSV, grayscale)
- Segmentacja obrazu bazująca na kolorach
Detekcja i ekstrakcja cech obrazu
- Wykrywanie narożników i krawędzi
- Deskryptory cech: SIFT, SURF, ORB
Dzień 2
Zaawansowane techniki przetwarzania obrazów
- Morfologia matematyczna: erozja, dylatacja, otwarcie, zamknięcie
- Transformata Hougha do detekcji linii i okręgów
Segmentacja obrazu
- Metody progowania
- Algorytmy segmentacji: watershed, mean-shift
Detekcja i śledzenie obiektów
- Kaskady Haara do detekcji twarzy i obiektów
- Śledzenie obiektów z użyciem KCF i CSRT
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.
