Python – Aufbaukurs – Bildverarbeitung
Im Kurs zur Python Bildverarbeitung arbeiten Sie mit OpenCV für Bildmanipulation, Objekterkennung und Tracking. Sie nutzen CNNs zur Klassifikation und Segmentierung von Bildern und bereiten Bilddaten für Anwendungen wie Qualitätskontrolle, visuelle Suche oder Kameradatenanalyse gezielt auf.
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.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Dieses Seminar vermittelt 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 – etwa 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
- Entwicklerinnen und Entwickler
- technisch versierte Fachkräfte
Die Zielgruppe arbeitet mit Kamerabildern, Scans oder visuellen Daten und möchte diese effizient analysieren.
Voraussetzungen
Sichere Python-Kenntnisse und ein Grundverständnis für Arrays oder Datenverarbeitung werden vorausgesetzt. Vorkenntnisse in Machine Learning sind bei Nutzung der CNN-Module hilfreich, aber nicht erforderlich.
Lernziele
Sie lernen, Bilddaten mit OpenCV zu manipulieren, Objekte zu erkennen und Bewegungen zu verfolgen. Außerdem nutzen Sie CNNs zur automatischen Klassifikation oder Segmentierung von Bildern und binden Bilddaten gezielt in Anwendungen ein.
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Python – Aufbaukurs – Bildverarbeitung im Überblick
Python Bildverarbeitung verbindet die Bearbeitung visueller Daten mit Methoden, die sich gezielt in Anwendungen einbinden lassen. Im Mittelpunkt stehen OpenCV für Bildmanipulation, Objekterkennung und Tracking sowie CNNs für die automatische Klassifikation oder Segmentierung von Bildern.
Die Inhalte führen von Bildformaten, Farbmodellen und Transformationen zu Filtern, Kantenerkennung und Merkmalsextraktion. Datenaugmentation und die Vorbereitung von Datensätzen schaffen dabei den Bezug zu Machine Learning, während Transfer Learning für visuelle Aufgaben eine weitere Perspektive eröffnet.
Der Kurs richtet sich an Personen, die mit Kamerabildern, Scans oder anderen visuellen Daten arbeiten und diese effizient analysieren möchten. Für die fachliche Vertiefung und weitere Themenangebote bieten sich auch Kurse zu Python an.
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