Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV
- Bildformate, Farbmodelle, Laden und Anzeigen von Bildern
- Transformationen: Skalierung, Rotation, Zuschneiden
Filter und Merkmalsextraktion
- Kantenerkennung (Canny, Sobel)
- Thresholding, Histogramme, Morphologische Operationen
Tracking und Objekterkennung
- Bewegungsverfolgung mit OpenCV
- Erkennung durch Template Matching oder klassische Features
Datenaugmentation und Vorbereitung
- Resizing, Rauschveränderung, Bildrotationen
- Datensätze für ML vorbereiten
Convolutional Neural Networks
- Aufbau und Funktionsweise von CNNs
- Bildklassifikation mit TensorFlow oder PyTorch
- Transfer Learning für visuelle Aufgaben
Anwendungsszenarien und Projektbeispiele
- Bildbasierte Qualitätssicherung
- OCR, Barcode- und QR-Code-Erkennung
- Analyse von Kamerastreams in Echtzeit
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Sichere Python-Kenntnisse. Grundverständnis für Arrays oder Datenverarbeitung. Vorkenntnisse in Machine Learning sind bei Nutzung der CNN-Module hilfreich, aber nicht erforderlich.
Material:
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, technische Beratung und Kursmaterial.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Nach dem Kurs verarbeiten Sie Bilder automatisiert, erkennen Objekte und setzen klassische sowie neuronale Verfahren für Bilddaten gezielt ein.
Seminarkennung:
PYB260526-ONL
