Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung
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Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: 26. Mai 2026 bis 28. Mai 2026 |
placeBerlin 26. Mai 2026 bis 28. Mai 2026 |
placeBremen 26. Mai 2026 bis 28. Mai 2026 |
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placeRegenstauf 26. Mai 2026 bis 28. Mai 2026 |
Beschreibung
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.
Hinweis: Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- 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 O…
Frequently asked questions
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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.
Hinweis: Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
Ziel ist es, Bilddaten gezielt in Anwendungen einzubinden – ob für Qualitätskontrolle, visuelle Suche oder Kameradatenanalyse.
Hinweis: Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- 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
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