Описание
Количество уроков: 49 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 765 МБ
OpenCV 3 — мощная библиотека компьютерного зрения, позволяющая создавать проекты любой сложности: от базовой обработки изображений до продвинутого анализа видео и распознавания объектов. Этот курс станет вашим пошаговым проводником в мир Computer Vision, даже если вы начинаете с нуля.
Что вы изучите в этом курсе
Курс охватывает как фундаментальные концепции OpenCV, так и продвинутые техники анализа изображений и видео.
Основы работы с OpenCV
• Правильная установка OpenCV на выбранной платформе
• Представление изображений как матриц и базовые операции с ними
• Основные методы обработки изображений: фильтры, пороговая обработка, преобразования
• Использование гистограмм и анализ интенсивности пикселей
Продвинутые техники анализа изображений
• Сегментация объектов на изображении
• Работа с контуром, морфологические операции
• Методы выделения признаков и их применение
Обработка видео и компьютерное зрение в реальном времени
• Захват и анализ видеопотока
• Построение и использование оптического потока
• Обнаружение движения и отслеживание объектов
Машинное обучение и распознавание
• Основы применения алгоритмов машинного обучения в OpenCV
• Распознавание текста (OCR) в сложных сценах
• Создание собственных интеллектуальных систем компьютерного зрения
Практическая направленность курса
Каждая тема сопровождается понятными примерами и практическими проектами, которые помогут закрепить полученные навыки. Благодаря этому вы сможете:
• создавать собственные проекты по обработке изображений и видео;
• понимать внутренние механизмы OpenCV;
• быстрее адаптироваться к задачам реального мира.
Для кого подойдет этот курс
Курс будет полезен:
• новичкам без опыта в Computer Vision или программировании;
• разработчикам, желающим освоить OpenCV на практике;
• инженерам и исследователям, работающим с анализом изображений;
• тем, кто хочет укрепить базу и перейти к более сложным проектам в области CV.
Результат обучения
К концу курса вы уверенно освоите инструменты OpenCV 3, сможете применять методы компьютерного зрения в собственных проектах и разберетесь в современных алгоритмах обработки изображений и видео.
Алексей –
Брал курс, чтобы подтянуть практику по обнаружению движения и отслеживанию объектов, и в этом плане материал оправдал ожидания. Понравилось, что темы про OCR и машинное обучение в OpenCV дают отправную точку для собственных экспериментов. Минус — местами примеры приходится адаптировать под текущие версии библиотеки, так как курс 2017 года. В целом для знакомства с библиотекой и её внутренними механизмами вполне достаточно.
Марина В. –
У меня уже был опыт в Python, но с компьютерным зрением я раньше не сталкивалась. Курс хорошо закрывает продвинутые темы: контуры, морфологические операции, выделение признаков. Больше всего пригодились главы про обработку видео и оптический поток — сразу видно, как это работает в реальном времени. Единственное, английский язык озвучки требует хотя бы среднего уровня.
Дмитрий К. –
Начинал практически с нуля, и подача материала оказалась понятной: сначала установка OpenCV, потом работа с изображениями как с матрицами. Отдельно порадовали разделы про фильтры и пороговую обработку — всё показано на живых примерах, а не на абстрактных формулах. За 49 коротких уроков успел разобраться в основах и даже собрать небольшой проект по сегментации объектов.