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Computer Vision mit OpenCV

Computer Vision mit OpenCV

Wagen Sie sich in diesem Intensivkurs in das Reich der Computer Vision mit OpenCV. Von der Einrichtung von OpenCV über die Beherrschung der Kernfunktionen bis hin zu fortgeschrittenen Themen wie GPU-beschleunigter Bildverarbeitung und OpenCV für iOS bietet dieser Kurs einen praxisorientierten Zugang, um das Potenzial einer der führenden Computer-Vision-Bibliotheken zu nutzen.

Was werden Sie lernen?

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten und taucht tief in die Computer Vision mit der OpenCV-Bibliothek ein. Die Teilnehmer werden:

• OpenCV Foundation: Beginnend mit der Einrichtung von OpenCV und dem Verständnis seiner API-Konzepte, um einen reibungslosen Start zu gewährleisten.

• Kernmodule der Computer Vision: Vertiefung der Kernfunktionalitäten wie Bildverarbeitung, 2D-Feature-Framework und Videoanalyse.

• Fortgeschrittene Bildverarbeitungstechniken: Erlernen Sie die Kunst der 3D-Rekonstruktion, der computergestützten Fotografie und der Objekterkennung.

• Integration von KI und maschinellem Lernen: Integrieren Sie maschinelles Lernen in Computer-Vision-Projekte und verstehen Sie die inhärenten Synergien.

• Spezialisierte Module: Vertiefen Sie sich in Bonusthemen wie GPU-beschleunigte Bildverarbeitung und stellen Sie sicher, dass Sie mit der neuesten Bildverarbeitungstechnologie ausgestattet sind.

• Mobile Integration: Verstehen Sie, wie OpenCV in mobilen Umgebungen, insbesondere iOS, genutzt werden kann.

Voraussetzungen:

• Kenntnisse in einer der folgenden Sprachen: C++, Java, Python, MATLAB, CUDA oder OpenCL.

• Grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen.

• Kenntnisse in linearer Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind von Vorteil.

Kursübersicht*:

*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.

1. Erste Schritte:

• Einrichten von OpenCV

• Einführung in die API-Konzepte von OpenCV

2. Kernkonzepte der Computer Vision:

• Grundlagen:

• Kernfunktionalität (Modul Core)

• Bildverarbeitung (Imgproc-Modul)

• Medienverarbeitung:

• High-Level GUI & Medien (Modul highgui)

• Bild- und Video-E/A (Module imgcodecs und videoio)

• Merkmale & Analyse:

• 2D-Features-Framework (Modul feature2d)

• Video-Analyse-Techniken (video-Modul)

3. Erweiterte Bildverarbeitungstechniken:

• 3D-Modellierung:

• Kamerakalibrierung und 3D-Rekonstruktion (Modul calib3d)

• Detektion & Erkennung:

• Mechanismen zur Objekterkennung (Modul objdetect)

• Maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung (Modul ml)

• Fotografie & Visualisierung:

• Werkzeuge für die rechnergestützte Fotografie (Modul photo)

• Visualisierungsfähigkeiten mit OpenCV Viz

4. Spezialisierte Module & Bonusthemen:

• Leistungsverbesserung:

• GPU-beschleunigte Computer Vision (cuda-Modul)

• Mobile Vision:

• Anpassung von OpenCV für iOS

Praxisnahes Lernen mit erfahrenen Trainern an Ihrem Standort für Organisationen.

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Niveau:
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Dauer:
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Starttermine

04.-07.01.2027
Stuttgart
01.-04.03.2027
Köln
19.-22.04.2027
Düsseldorf
26.-29.04.2027
Hamburg
10.-13.05.2027
Zürich
07.-10.06.2027
Hamburg
21.-24.06.2027
München

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