Przetwarzanie obrazów w Pythonie z użyciem OpenCV
by:
Najbliższe terminy tego szkolenia
Standardy JSystems
- Wszyscy nasi trenerzy muszą być praktykami i osiągać średnią z ankiet minimum 4.75 na 5. Nie ma wśród nas trenerów-teoretyków. Każdy trener JSystems ma bogate doświadczenie komercyjne w zakresie tematów z których prowadzi szkolenia.
- Wszystkie szkolenia mają format warszatowy. Każde zagadnienie teoretyczne jest poparte rzędem warsztatów w ściśle określonym formacie.
- Terminy gwarantowane na 100%. Jeśli jakiś termin jest oznaczony jako gwarantowany, oznacza to że odbędzie się nawet jeśli część grupy wycofa się z udziału. Ryzyko ponosimy my jako organizator.
- Do każdego szkolenia które wymaga jakiegokolwiek oprogramowania dostarczamy skonfigurowane, gotowe hosty w chmurze. Dzięki temu uczestnik nie musi nic instalować na swoim komputerze (i bić się z blokadami korporacyjnymi). Połączenie następuje przez zdalny pulpit lub SSH - w zależności od szkolenia.
Program szkolenia
- Wstęp do analityki obrazowej
- Czym jest obraz? Podstawowe operacje na obrazach
- Czym jest wideo? Podstawowe operacje na wideo
- Biblioteka OpenCV
- Rysowanie podstawowych kształtów
- Linie
- Prostokąty
- Wielokąty
- Tekst
- Transformacje obrazów
- Skalowanie
- Translacja
- Rotacja
- Transformacja afiniczna
- Transformacja perspektywiczna
- Progowanie
- Proste
- Adaptacyjne
- Otsu
- Filtrowanie
- Wyrównanie histogramu
- CLAHE
- Wygładzanie obrazów
- Rozmycie
- Wykrywanie krawędzi
- Operator Sobela
- Operator Canny’ego
- Wykrywanie konturów
- Transformacja Hougha do wykrywania linii
- Transformacja Hougha do wykrywania okręgów
- Operacje morfologiczne na obrazach
- Erozja
- Dylatacja
- Otwarcie
- Domknięcie
- Kaskady Haara
- Detekcja twarzy za pomocą kaskady Haara
- Klasyfikator według metody Histogram of Oriented Gradients (HOG)
- Wykorzystanie HOGa do detekcji osób
- Trenowanie własnego klasyfikatora do detekcji marek samochodów
- Nakładanie (łączenie obrazów)
- Wykrywanie i opis cech
- Dopasowywanie cech
- Odrzucanie outsiderów i tworzenie funkcji transformacji
- OCR – projekt praktyczny
- Rozpoznawanie wzorców cyfr
- Analiza zdjęć karty kredytowej
- Automatyczne rozpoznawanie cyfr z karty kredytowej
- Sieci konwolucyjne
- Wstęp do konwolucyjnych sieci neuronowych
- Zastosowanie gotowej sieci do detekcji twarzy
- Użycie YOLO do detekcji wielu obiektów jednocześnie
Opis szkolenia
Szkolenie odbywa się na żywo z udziałem trenera. Nie jest to forma kursu video!Szkolenie pozwala opanować wiedzę w zakresie przetwarzania obrazów oraz materiałów wideo przy użyciu biblioteki OpenCV oraz różnych algorytmów analizy i przetwarzania obrazu, zarówno klasycznych, jak i korzystających z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Celem szkolenia jest oswojenie użytkownika z biblioteką OpenCV, jak i pokazanie metod i narzędzi służących do detekcji, klasyfikacji czy innych przekształceń obrazów i wideo. W kursie zostanie także przedstawiony temat OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), czy rozpoznawania twarzy. Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił swobodnie poruszać się po bibliotece OpenCV, używać algorytmów do detekcji czy klasyfikacji różnych obiektów, a także w inny sposób przetwarzać obrazy i materiały wideo.
Prowadzący szkolenie: Mateusz Zimoch
Inżynier z silną wiedzą w dziedzinie informatyki, data science, robotyki i sztucznej inteligencji. Skuteczny lider zespołu z udokumentowanym doświadczeniem w realizacji innowacyjnych projektów. Zwycięzca konkursu US Navy na prototyp autonomicznego podwodnego drona. Założyciel dwóch startupów skupionych na rozwoju rozwiązań z zakresu wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji oraz budowie autonomicznych pojazdów. Doświadczony trener i mentor, zarażający pasją do programowania i analizy danych.
Stanowisko robocze
Do tego szkolenia każdy uczestnik otrzymuje dostęp do indywidualnej wirtualnej maszyny w chmurze. Ma ona zainstalowane i skonfigurowane wszystko co potrzebne do realizacji szkolenia. Maszyna będzie dostępna przez cały okres szkolenia.
Terminy gwarantowane
Gdy na jakiś termin zgłosi się minimalna liczba osób, termin oznaczamy jako gwarantowany.
Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to, że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu.
Nawet gdyby część takiej grupy zrezygnowała lub przeniosła się na inny termin, raz ustalony termin gwarantowany takim pozostaje.
Ewentualne ryzyko ponosimy my jako organizator.
Przejdź do terminów tego szkolenia
Szkolenia online
Szkolenia online odbywają się na żywo z udziałem trenera. Uczestniczy łączą się na szkolenie za pomocą platfomy ZOOM.
Informacje o wymaganym niezbędnym oprogramowaniu oraz informacje organizacyjne uczestnicy otrzymują na 7 dni przed datą rozpoczęcia szkolenia.
Inne szkolenia tej kategorii
Sprawdź pozostałe
szkolenia Python!
Sprawdź, co mówią o nas ci, którzy nam zaufali
Trenerzy kategorii Python
Mateusz Zimoch
Mateusz Zimoch
Kacper Sieradziński
Kacper Sieradziński
Programista z ponad 12 letnim stażem, pracował dla klientów z Norwegii, Szwecji, Wielkiej Brytanii oraz Niemiec. Pracował dla takich firm jak Schibsted Tech Polska oraz PrimeQ tworząc strony o bardzo dużym natężeniu ruchu, skrypty automatyzujące pracę innych, w tym także crawlery. Trener, który na sali spędził ponad 5000h prowadząc szkolenia z baz danych, programowania w Pythonie i PHP.
Kacper uważa, że język programowania to tylko narzędzie w rękach doświadczonego dewelopera, dlatego nieustannie lubi uczyć się nowych rzeczy oraz zarażać miłością do programowania innych (stąd pewnie ten kanał na Youtubie -> Kacper Sieradziński).
Paweł Stasiński
Paweł Stasiński
Wojciech Grzybek
Wojciech Grzybek
Patryk Palej
Patryk Palej
Programista Pythona od 2018 roku z backgroundem w matematycznym modelowaniu procesów fizycznych. Specjalizuje się w obszarach związanych z pozyskiwaniem, przetwarzaniem i analizą danych. Jako data scientist pracował w projektach dla branż takich jak telekomunikacja, media czy finanse. Doświadczony szkoleniowiec, który lubi i potrafi przekazywać wiedzę. W wolnym czasie podróżuje lub pracuje nad nowymi szkoleniami.
Tomasz Duniec
Tomasz Duniec
DevOps Enginner z zamiłowaniem do części "Dev" wspomnianej roli. Pasjonat ideologii DevOps, ze szczególnym uwzględnieniem potoków dostarczania oprogramowania. Swoje doświadczenie opiera o dostarczanie skalowalnych usług mikroserwisowych oraz projekty wdrażanie w AWSie dla dużych klientów. W codziennej pracy jest zaangażowany na wielu poziomach cyklu dostarczania oprogramowania. Od wielu lat tworzy narzędzia dla deweloperów, które skracają cykl, ułatwiają prace i definiują standardy w zespołach.
Posiada doświadczenie w zarzadzaniu zespołami developerskimi. Absolwent Politechniki Warszawskiej, swoja karierę w IT zaczynał właśnie od szkoleń w JSystems, które pozwoliły mu nabrać wiatru w żagle i pomogły spełnić marzenia o karierze w IT. Dziś w JSystems jako trener zakresu AWS, który zachęci was do korzystania z chmury Amazona i pokaże, że nie jest to takie trudne i "kosztowne".
Certyfikowany inżynier z zakresu architektury, DevOps i Networkingu w AWS. Zwolennik "przemyślanego" podejścia zwinnego w prowadzeniu projektów. Charakteryzuje go podejście do wyzwan z "Can do attitude" i "Get Things Done". W swojej pracy najbardziej ceni możliwość rozwiazywania problemów biznesowych w oparciu o najnowsze technologie chmurowe. Zwolennik praktyki nad teorią. Ostatnio mocno zaangażowany w adaptacje możliwości jakie niesie ze sobą platforma Backstage.io.
Tomasz Woźniak
Tomasz Woźniak
