Nach Abschluss dieses Seminars kennen Sie die grundlegenden Funktionen und Einsatzmöglichkeiten der OpenCV-Bibliothek und können diese für die Bildverarbeitung und Videoanalyse mit Python einsetzen.
Sie lernen, Bilder und Videos einzulesen, zu bearbeiten und zu analysieren sowie verschiedene Verfahren zur Bildtransformation, Kantenerkennung, Schwellenwertbildung und Merkmalsextraktion anzuwenden.
Darüber hinaus verstehen Sie die Grundlagen des Merkmalsabgleichs und der Objekterkennung und können einfache Anwendungen zur Bild- und Videoanalyse entwickeln.
Sie erhalten eine fundierte Grundlage, um OpenCV in eigenen Python-Projekten einzusetzen und weiterführende Aufgabenstellungen im Bereich Computer Vision zu bearbeiten.
Ändern der Größe und Skalieren von Bildern und Videoframes
Zeichnen von Formen und Platzieren von Text auf Bildern
Fünf grundlegende Methoden in OpenCV
Bildtransformationen
Konturerkennung
Aufbau und weiterführende Bildverarbeitung
Umwandeln zwischen Farbräumen
Trennen und Zusammenführen von Farbkanälen
Unschärfe und Bildweichzeichnung
Bitweise Operationen (Bitwise Operations)
Maskieren von Bildern
Histogrammberechnung
Schwellenwertbildung und Binarisierung von Bildern
Erweiterte Kantenerkennung
Eckenerkennung
SIFT, SURF, FAST, BRIEF und ORB
Feature Matching
Merkmalsabgleich und Homographie
Überlagern und Übermalen von Bildern
Spezielle Anwendungen
Gesichtsdetektion mit Haar-Kaskaden
Gesichtserkennung mit integrierten OpenCV-Funktionen
Computer Vision und typische Anwendungsbereiche
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Softwareentwickler, Python-Programmierer sowie technisch interessierte Fachkräfte, die sich mit Bildverarbeitung, Videoanalyse und Computer Vision beschäftigen möchten.
Es eignet sich insbesondere für Personen, die OpenCV kennenlernen und die Bibliothek zur Entwicklung eigener Anwendungen zur Bildanalyse, Merkmals- und Objekterkennung einsetzen möchten.
Teilnahmevoraussetzungen
Sie benötigen grundlegende Kenntnisse in der Programmierung mit Python.
Vorkenntnisse in OpenCV oder Computer Vision sind nicht erforderlich.
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