Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung

Dieses Seminar vermittelt die praktische Bildverarbeitung mit Python. Sie nutzen OpenCV für Bildmanipulation, Objekterkennung und Tracking. Außerdem arbeiten Sie mit CNNs, um Bilder automatisch zu klassifizieren oder zu segmentieren.
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<br>Ziel ist es, Bilddaten gezielt in Anwendungen einzubinden – ob für Qualitätskontrolle, visuelle Suche oder Kameradatenanalyse.
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<br>Hinweis: Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
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<b>Inhalt:</b>
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<li>Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV</li>
<li>- Bildformate, Farbmodelle, Laden und Anzeigen von Bildern</li>
<li>- Transformationen: Skalierung, Rotation, Zuschneiden</li>
<li>Filter und Merkmalsextraktion</li>
<li>- Kantenerkennung (Canny, Sobel)</li>
<li>- Thresholding, Histogramme, Morphologische Operationen</li>
<li>Tracking und Objekterkennung</li>
<li>- Bewegungsverfolgung mit OpenCV</li>
<li>- Erkennung durch Template Matching oder klassische Features</li>
<li>Datenaugmentation und Vorbereitung</li>
<li>- Resizing, Rauschveränderung, Bildrotationen</li>
<li>- Datensätze für ML vorbereiten</li>
<li>Convolutional Neural Networks</li>
<li>- Aufbau und Funktionsweise von CNNs</li>
<li>- Bildklassifikation mit TensorFlow oder PyTorch</li>
<li>- Transfer Learning für visuelle Aufgaben</li>
<li>Anwendungsszenarien und Projektbeispiele</li>
<li>- Bildbasierte Qualitätssicherung</li>
<li>- OCR, Barcode- und QR-Code-Erkennung</li>
<li>- Analyse von Kamerastreams in Echtzeit</li>
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Sichere Python-Kenntnisse. Grundverständnis für Arrays oder Datenverarbeitung. Vorkenntnisse in Machine Learning sind bei Nutzung der CNN-Module hilfreich, aber nicht erforderlich.

Für Entwickler und technisch versierte Fachkräfte, die mit Kamerabildern, Scans oder visuellen Daten arbeiten und diese effizient analysieren möchten.

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.

PC-COLLEGE-Schulungshaus

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters