- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: udemy
Название: Learn OpenCV Python 2022 | Computer Vision Course (2022)
Описание:
Автор: Augmented Startups
Описание:
Мы генерируем постоянно растущий объем визуальных данных. Пользователи Youtube загружают более 500 часов видео каждую минуту, ежедневно в Instagram делается более 100 миллионов постов. Уже насчитывается более 5 миллионов видеокамер с подключением к сотовой связи, и их количество растет со скоростью 40,7%. С появлением Метавселенной эта генерация данных будет продолжать расти в геометрической прогрессии.
Все эти данные обеспечивают топливо для быстрого роста индустрии компьютерного зрения, которая уже стоит 10 миллиардов долларов, что требует от программистов и разработчиков овладения навыками, необходимыми для работы с изображениями и видеоданными.
Это круто и все такое, но с чего начать? Существуют тысячи и тысячи курсов. Они написаны на разных языках программирования и в разных библиотеках vision. Какой из них вы должны выбрать?
Как самый быстрорастущий язык, Python кажется очевидным выбором языка для использования возможностей существующих библиотек компьютерного зрения. А благодаря легкому доступу к более чем 2500 классическим и современным алгоритмам компьютерного зрения OpenCV - это хорошее место для начала.
На этом курсе вы сделаете свои первые шаги к тому, чтобы стать экспертом в области компьютерного зрения! Вы узнаете, как использовать Python и библиотеку OpenCV для анализа изображений и видеоданных. Курс основан на проектном подходе. Здесь нет ненужной сложной теоретической путаницы, мы переходим прямо к делу: коду и приложениям. Есть более 5 часов богатого информативного контента с более чем 5 реальными проектами.
Вот краткий обзор того, что вы узнаете:
Загрузка и настройка OpenCV
Чтение сохраненных изображений, видео и работа с потоками видео в реальном времени
Манипулирование изображениями на уровне пикселей
Аннотирование изображений текстом и фигурами
Определение контуров и форм
Основы цветовых пространств, таких как RGB и HSV
Пороговое значение и определение цвета
Проект 1: Распознавание лиц и размытие
Проект 2: Классификация Изображений С Помощью Нейронных Сетей Tensorflow Keras
Проект 3: Обнаружение объектов с использованием каскадного классификатора Хаара
Проект 4: Отслеживание объектов
Проект 5: Использование преобразования Wrap для изменения перспективы камеры
Проект 6: Оценка движения с использованием оптического потока
Требования
Пожалуйста, убедитесь, что у вас есть следующее:
Базовые Навыки Программирования На Python
ПК / ноутбук среднего и высокого класса
Windows 10/Ubuntu
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Название: Learn OpenCV Python 2022 | Computer Vision Course (2022)
Описание:
Автор: Augmented Startups
Описание:
Мы генерируем постоянно растущий объем визуальных данных. Пользователи Youtube загружают более 500 часов видео каждую минуту, ежедневно в Instagram делается более 100 миллионов постов. Уже насчитывается более 5 миллионов видеокамер с подключением к сотовой связи, и их количество растет со скоростью 40,7%. С появлением Метавселенной эта генерация данных будет продолжать расти в геометрической прогрессии.
Все эти данные обеспечивают топливо для быстрого роста индустрии компьютерного зрения, которая уже стоит 10 миллиардов долларов, что требует от программистов и разработчиков овладения навыками, необходимыми для работы с изображениями и видеоданными.
Это круто и все такое, но с чего начать? Существуют тысячи и тысячи курсов. Они написаны на разных языках программирования и в разных библиотеках vision. Какой из них вы должны выбрать?
Как самый быстрорастущий язык, Python кажется очевидным выбором языка для использования возможностей существующих библиотек компьютерного зрения. А благодаря легкому доступу к более чем 2500 классическим и современным алгоритмам компьютерного зрения OpenCV - это хорошее место для начала.
На этом курсе вы сделаете свои первые шаги к тому, чтобы стать экспертом в области компьютерного зрения! Вы узнаете, как использовать Python и библиотеку OpenCV для анализа изображений и видеоданных. Курс основан на проектном подходе. Здесь нет ненужной сложной теоретической путаницы, мы переходим прямо к делу: коду и приложениям. Есть более 5 часов богатого информативного контента с более чем 5 реальными проектами.
Вот краткий обзор того, что вы узнаете:
Загрузка и настройка OpenCV
Чтение сохраненных изображений, видео и работа с потоками видео в реальном времени
Манипулирование изображениями на уровне пикселей
Аннотирование изображений текстом и фигурами
Определение контуров и форм
Основы цветовых пространств, таких как RGB и HSV
Пороговое значение и определение цвета
Проект 1: Распознавание лиц и размытие
Проект 2: Классификация Изображений С Помощью Нейронных Сетей Tensorflow Keras
Проект 3: Обнаружение объектов с использованием каскадного классификатора Хаара
Проект 4: Отслеживание объектов
Проект 5: Использование преобразования Wrap для изменения перспективы камеры
Проект 6: Оценка движения с использованием оптического потока
Требования
Пожалуйста, убедитесь, что у вас есть следующее:
Базовые Навыки Программирования На Python
ПК / ноутбук среднего и высокого класса
Windows 10/Ubuntu
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.