Python für Computer Vision mit OpenCV

Bereits 1.118+ Teilnehmer.
Bewertung: 4.6
Zum Kurs auf Udemy

Anforderungen für diesen Kurs:

  • Unbedingt notwendig sind fundierte Grundkenntnisse in Python
  • Windows 10 oder MacOS oder Ubuntu
  • Installationsberechtigungen auf dem Computer
  • WebCam, falls du den Inhalt zum Video-Streaming lernen willst

Das wirst du in diesem Kurs lernen:

  • Grundlagen von NumPy verstehen
  • Ebenso wie Bilder mit NumPy öffnen & bearbeiten
  • 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 & streamen
  • Objekte erkennen, darunter Ecken-, Kanten- und Rastererkennungstechniken mit OpenCV und Python
  • Software zur Gesichtsdetektion erstellen
  • Bilder mit dem Watershed Algorithmus segmentieren
  • Zudem Objekte in Videos verfolgen
  • Python und Deep Learning verwenden, um Bildklassifikatoren zu erstellen
  • Außerdem mit Tensorflow, Keras und Python arbeiten, um mit benutzerdefinierten Bildern zu trainieren

Erfahrungsbericht:

“Der Kurs ist sehr gut aufbereitet und super gegliedert”
S. Thoma

Kursbeschreibung:

Dieser Kurs ist deine beste Quelle, um die Verwendung der Programmiersprache Python für Computer Vision zu lernen!

Du willst z.B. Bild- und Video Daten analysieren? Dafür werden wir uns anschauen wie man Python und die OpenCV Bibliothek (Open Computer Vision) verwendet.

Wusstest du, dass alle 60 Sekunden mehr als 300 Stunden Videomaterial auf YouTube und Co. hochgeladen werden? Oder Netflix-Abonnenten 80.000 Stunden Filme und Serien streamen? Zudem Benutzer von Instagram 2 Millionen Fotos liken? Alles in nur 60 Sekunden!

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- sowie Videodaten zu analysieren und wirksam einzusetzen. Anwendung findet es in einer Vielzahl von Industriebranchen (autonomes Fahren, soziale Netzwerke, ebenso wie medizinische Diagnostik uvm).

Warum mit Python? Erstens ist Python aktuell die am schnellsten wachsende Programmiersprache. Und zweitens am effektivsten um die Macht bereits existierender Computer Vision Bibliotheken wirksam bei der Analyse von Bild- und Videomaterial einzusetzen.

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.

 

Vorteile

Dieser OpenCV Kurs besteht aus

  • über 110 Lektionen
  • zudem fast 16 Stunden HD-Videos
  • genauso wie über 100 Quizfragen und Assessment Tests
  • plus ein Abschlussprojekt, das du außerdem in dein Portfolio aufnehmen kannst.

Du kannst uns jederzeit eine Nachricht bei Udemy schreiben oder direkt hier, falls du eine Frage zum Kurs hast!

Zudem werden  Merkblätter und Zusatzmaterialien in den einzelnen Lektionen besprochen und bereitgestellt.

Du erhältst ebenfalls lebenslangen Zugang zu allen Übungen, Notebooks und den über 110 Lektionen!

Dabei bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du also in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück.

Also, worauf wartest du noch? Interesse? Dann lerne jetzt Computer Vision mit Python und OpenCV und bringe damit deine Karriere voran!

Kursinhalt:

Block 1

  • 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

 

Block 2

  • Objekterkennung
  • Vorlagen Matching
  • Ecken-, Kanten- und Rastererkennung
  • Konturenerkennung
  • Feature Matching
  • WaterShed Algorithmus
  • Gesichtserkennung
  • Objektverfolgung
  • Optischer Fluss

 

Block 3

  • Deep Learning mit Keras
  • Keras und Konvolutionelle Networks
  • Benutzerdefinierte Deep Learning Netzwerke
  • Modernste YOLO Netzwerke
  • und vieles mehr!!

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