Python – Aufbaukurs – Bildverarbeitung
Dieses Seminar vermittelt die praktische Bildverarbeitung mit Python. Sie nutzen OpenCV für Bildmanipulation, Objekterkennung und Tracking.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
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Kursbeschreibung
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.
Ziel ist es, Bilddaten gezielt in Anwendungen einzubinden - ob für Qualitätskontrolle, visuelle Suche oder Kameradatenanalyse.
Seminarinhalte
Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV
- Bildformate, Farbmodelle, Laden und Anzeigen von Bildern
- Transformationen: Skalierung, Rotation, Zuschneiden
Filter und Merkmalsextraktion
- Kantenerkennung (Canny, Sobel)
- Thresholding, Histogramme, Morphologische Operationen
Tracking und Objekterkennung
- Bewegungsverfolgung mit OpenCV
- Erkennung durch Template Matching oder klassische Features
Datenaugmentation und Vorbereitung
- Resizing, Rauschveränderung, Bildrotationen
- Datensätze für ML vorbereiten
Convolutional Neural Networks
- Aufbau und Funktionsweise von CNNs
- Bildklassifikation mit TensorFlow oder PyTorch
- Transfer Learning für visuelle Aufgaben
Anwendungsszenarien und Projektbeispiele
- Bildbasierte Qualitätssicherung
- OCR, Barcode- und QR-Code-Erkennung
- Analyse von Kamerastreams in Echtzeit
Zielgruppe
Für Entwickler und technisch versierte Fachkräfte, die mit Kamerabildern, Scans oder visuellen Daten arbeiten und diese effizient analysieren möchten.
Voraussetzungen
Sichere Python-Kenntnisse. Grundverständnis für Arrays oder Datenverarbeitung. Vorkenntnisse in Machine Learning sind bei Nutzung der CNN-Module hilfreich, aber nicht erforderlich.
Lernziele
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