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Python für Computer Vision und Data Science mit OpenCV
Lerne die neuesten Data Science Techniken der Computer Vision mit Python, OpenCV, und Deep Learning!
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Online - Self Paced
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About Python für Computer Vision und Data Science mit OpenCV
Willkommen beim ultimativen Onlinekurs für Python und Computer Vision!
Dieser Kurs ist deine beste Quelle, um die Verwendung der Programmiersprache Python für Computer Vision zu lernen.
Wir werden erkunden, wie man Python und die OpenCV (Open Computer Vision) Bibliothek verwendet, um Bilder und Videodaten zu analysieren.
Die beliebtesten Plattformen weltweit generieren nie zuvor gesehene Mengen an Bild- und Videodaten. Alle 60 Sekunden laden Benutzer mehr als 300 Stunden Videomaterial auf YouTube hoch, streamen Abonnenten von Netflix 80.000 Stunden Videomaterial und liken Instagram Benutzer über 2 Millionen Fotos! Heute mehr als je zuvor besteht die Notwendigkeit für Entwickler, die benötigten Kompetenzen zu erlernen, um mit Bild- und Videodaten mithilfe von Computer Vision zu arbeiten.
Computer Vision erlaubt es uns, Bild- und Videodaten zu analysieren und wirksam einzusetzen, mit Anwendungen in einer Vielzahl von Industriebranchen, darunter selbstfahrende Autos, Apps von sozialen Netzwerken, medizinische Diagnostik, und viele mehr.
Als die am schnellsten an Beliebtheit gewinnende Programmiersprache ist Python gut geeignet, um die Macht bereits existierender Computer Vision Bibliotheken wirksam einzusetzen, um aus all diesen Bild- und Videodaten zu lernen.
In diesem Kurs werden wir dir alles beibringen, was du brauchst, um ein Experte in Computer Vision zu werden! Diese 20 Milliarden Dollar Industrie wird in den kommenden Jahren einen der wichtigsten Arbeitsmärkte darstellen.
Wir werden den Kurs damit beginnen, dass wir etwas über numerische Verarbeitung mit der NumPy Bibliothek lernen und wie man Bilder mit NumPy öffnet und bearbeitet. Dann werden wir mit der Verwendung der OpenCV Bibliothek zum Öffnen und Arbeiten mit Bildgrundlagen fortfahren. Danach werden wir untersuchen, wie man Bilder verarbeitet und eine Vielzahl von Effekten anwendet, darunter Farbmappings, Mischen, Schwellenwerte, Gradienten, und viele mehr.
Dann werden wir mit den Videogrundlagen in OpenCV weitermachen, unter anderem mit dem Streaming eines Videos von einer Webcam. Danach werden wir mehr über Videos an sich sprechen: optischer Fluss, Objekterkennung, Gesichtserkennung und Objektverfolgung gehören zu den Themen, die wir behandeln werden.
Danach werden wir einen ganzen Abschnitt des Kurses den neuesten Deep Learning Themen widmen, darunter Bilderkennung und benutzerdefinierte Bildklassifikationen. Wir schauen uns sogar die neuesten Deep Learning Netzwerke an, darunter das YOLO (you only look once) Deep Learning Netzwerk.
Dieser Kurs deckt all dies ab und noch mehr, darunter folgende Themen:
NumPy
Bilder mit NumPy
Bild- und Videogrundlagen mit NumPy
Farbmappings
Mischen und Einfügen von Bildern
Bild Schwellenwerte
Weichzeichnen und Glätten
Morphologische Operationen
Gradienten
Histogramme
Video Streaming mit OpenCV
Objekterkennung
Vorlagen Matching
Ecken-, Kanten- und Rastererkennung
Konturenerkennung
Feature Matching
WaterShed Algorithmus
Gesichtserkennung
Objektverfolgung
Optischer Fluss
Deep Learning mit Keras
Keras und Konvolutionelle Networks
Benutzerdefinierte Deep Learning Netzwerke
Modernste YOLO Netzwerke
und vieles mehr!
Du kannst mir jederzeit eine Nachricht bei Udemy schreiben, falls du eine Frage zum Kurs hast!
Vielen Dank für das Lesen der Kursseite und ich hoffe, wir sehen uns im Kurs!
René und Team
What You Will Learn?
- Grundlagen von NumPy verstehen.
- Bilder mit NumPy öffnen und bearbeiten.
- OpenCV verwenden, um mit Bilddateien zu arbeiten.
- Python und OpenCV verwenden, um Formen auf Bilder und Videos zu zeichnen.
- Bildbearbeitung mit OpenCV durchführen, darunter Glätten, Weichzeichnen, Schwellenwerte und morphologische Operationen.
- Farbhistogramme mit OpenCV erstellen.
- Videos mit Python und OpenCV öffnen und streamen.
- Objekte erkennen, darunter Ecken-, Kanten- und Rastererkennungstechniken mit OpenCV und Python.
- Software zur Gesichtsdetektion erstellen.
- Bilder mit dem Watershed Algorithmus segmentieren.
- Objekte in Videos verfolgen.
- Python und Deep Learning verwenden, um Bildklassifikatoren zu erstellen.
- Mit Tensorflow, Keras und Python arbeiten, um mit benutzerdefinierten Bildern zu trainieren.