Python für Computer Vision und Data Science mit OpenCV

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Willkommen beim ultimativen Onlinekurs für Python und Computer Vision! Dieser Kurs ist deine beste Quelle, um die Verwendung der Programmiersprache Python für Computer Vision zu lernen. Wir werden erkunden, wie man Python und die Open CV (Open Computer Vision) Bibliothek verwendet, um Bilder und Videodaten zu analysieren. Die beliebtesten Plattformen weltweit generieren nie zuvor gesehene Mengen an Bild- und Videodaten. Alle 60 Sekunden laden Benutzer mehr als 300 Stunden Videomaterial auf You Tube hoch, streamen Abonnenten von Netflix 80.000 Stunden Videomaterial und liken Instagram Benutzer über 2 Millionen Fotos! Heute mehr als je zuvor besteht die Notwendigkeit für Entwickler, die benötigten Kompetenzen zu erlernen, um mit Bild- und Videodaten mithilfe von Computer Vision zu arbeiten. Computer Vision erlaubt es uns, Bild- und Videodaten zu analysieren und wirksam einzusetzen, mit Anwendungen in einer Vielzahl von Industriebranchen, darunter selbstfahrende Autos, Apps von sozialen Netzwerken, medizinische Diagnostik, und viele mehr. Als die am schnellsten an Beliebtheit gewinnende Programmiersprache ist Python gut geeignet, um die Macht bereits existierender Computer Vision Bibliotheken wirksam einzusetzen, um aus all diesen Bild- und Videodaten zu lernen.  In diesem Kurs werden wir dir alles beibringen, was du brauchst, um ein Experte in Computer Vision zu werden! Diese 20 Milliarden Dollar Industrie wird in den kommenden Jahren einen der wichtigsten Arbeitsmärkte darstellen. Wir werden den Kurs damit beginnen, dass wir etwas über numerische Verarbeitung mit der Num Py Bibliothek lernen und wie man Bilder mit Num Py öffnet und bearbeitet. Dann werden wir mit der Verwendung der Open CV Bibliothek zum Öffnen und Arbeiten mit Bildgrundlagen fortfahren. Danach werden wir untersuchen, wie man Bilder verarbeitet und eine Vielzahl von Effekten anwendet, darunter Farbmappings, Mischen, Schwellenwerte, Gradienten, und viele mehr. Dann werden wir mit den Videogrundlagen in Open CV weitermachen, unter anderem mit dem Streaming eines Videos von einer Webcam. Danach werden wir mehr über Videos an sich sprechen: optischer Fluss, Objekterkennung, Gesichtserkennung und Objektverfolgung gehören zu den Themen, die wir behandeln werden. Danach werden wir einen ganzen Abschnitt des Kurses den neuesten Deep Learning Themen widmen, darunter Bilderkennung und benutzerdefinierte Bildklassifikationen. Wir schauen uns sogar die neuesten Deep Learning Netzwerke an, darunter das YOLO (you only look once) Deep Learning Netzwerk. Dieser Kurs deckt all dies ab und noch mehr, darunter folgende Themen: Num Py Bilder mit Num Py Bild- und Videogrundlagen mit Num Py Farbmappings Mischen und Einfügen von Bildern Bild Schwellenwerte Weichzeichnen und Glätten Morphologische Operationen Gradienten Histogramme Video Streaming mit Open CVObjekterkennung Vorlagen Matching Ecken-, Kanten- und Rastererkennung Konturenerkennung Feature Matching Water Shed Algorithmus Gesichtserkennung Objektverfolgung Optischer Fluss Deep Learning mit Keras Keras und Konvolutionelle Networks Benutzerdefinierte Deep Learning Netzwerke Modernste YOLO Netzwerkeund vieles mehr! Du kannst mir jederzeit eine Nachricht bei Udemy schreiben, falls du eine Frage zum Kurs hast! Vielen Dank für das Lesen der Kursseite und ich hoffe, wir sehen uns im Kurs! René und Team