OpenCV-Bildverarbeitung mit Python

Zielgruppen:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: OpenCV-Bildverarbeitung mit Python weiterbilden wollen.

Fachliche Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

keine Angaben

Inhalte

Professionelle Bildverarbeitung mit OpenCV und Python.


OpenCV ist ein Toolkit für die fortgeschrittene Bilderkennung. OpenCV gehört zu den beliebtesten professionellen Tools für die Gesichtserkennung und wird in einer Vielzahl von Sicherheits-, Marketing- und Fotografieanwendungen eingesetzt.

Erhalten Sie eine detaillierte Einführung in OpenCV, beginnend mit der Installation und Konfiguration Ihrer Mac-, Windows- oder Linux-Entwicklungsumgebung zusammen mit Python 3.

Sie lernen die für OpenCV typischen Daten- und Bildtypen kennen und erfahren, wie Sie Pixel und Bilder manipulieren können. Erfahren Sie auch, wie man Videoströme als Eingaben liest und benutzerdefinierte Echtzeit-Videoschnittstellen erstellt.

Dann kommt die wahre Stärke von OpenCV: Objekt-, Gesichts- und Merkmalserkennung. Lernen Sie, wie Sie die Bildverarbeitungsleistung von OpenCV mit Methoden wie Template Matching und Pre-Training von Machine-Learning-Modellen nutzen können, um Merkmale zu identifizieren und zu erkennen.

OpenCV installieren und konfigurieren
- Bildverarbeitung mit OpenCV und Python
- Python und OpenCV
- Virtuelle Umgebungen verwenden
- Installieren unter Mac OS
- Installieren unter Windows
- Installieren unter Linux
- Testen der OpenCV-Installation

Grundlegende Bildoperationen mit OpenCV in Python
- Erste Schritte mit OpenCV und Python
- Auf Pixeldaten zugreifen und sie verstehen
- Datentypen und Strukturen
- Bildtypen und Farbkanäle
- Pixelmanipulationen und Filterung
- Unschärfe, Dehnung und Erosion
- Skalieren und Drehen von Bildern
- Videoeingaben verwenden
- Benutzerdefinierte Schnittstellen erstellen
- Erstellen einer einfachen Zeichenanwendung

Objekterkennung mit OpenCV in Python
- Segmentierung und Binärbilder
- Einfaches Schwellwertverfahren
- Adaptive Schwellenwertbildung
- Haut-Erkennung
- Einführung in Konturen
- Erkennung von Konturobjekten
- Fläche, Umfang, Zentrum und Krümmung
- Canny Edge-Erkennung
- Überblick über die Objekterkennung
- Zuweisung von Objekt-ID und Attributen

Erkennung von Gesichtern und Merkmalen mit OpenCV in Python
- Überblick über die Erkennung von Gesichtern und Merkmalen
- Einführung in das Template Matching
- Anwendung von Template Matching
- Haar-Kaskadierung
- Erkennung von Gesichtern
- Erkennung von Augen

OpenCV - Bildverarbeitung und mehr

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) ist eine Bibliothek für computergestützte Bildverarbeitung und maschinelles Lernen. Es bietet eine breite Palette von Algorithmen für Bild- und Videoanalyse, wie zum Beispiel die Erkennung von Gesichtern und Objekten, die Verfolgung von Bewegungen, die Erstellung von 3D-Modellen und vieles mehr. OpenCV ist in C++ und Python geschrieben und ist für Windows, Linux und macOS verfügbar. Es wird oft in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, Sicherheitskameras und Augmented Reality verwendet.

OpenCV - Anwendungsfälle

Mit OpenCV kann man eine Vielzahl von Aufgaben in den Bereichen computergestützte Bildverarbeitung und maschinelles Lernen durchführen. Einige Beispiele sind:

• Bildanalyse: OpenCV bietet Algorithmen zur Erkennung von Gesichtern, Augen, Objekten, Mustern und Texten in Bildern und Videos.
• Computer Vision: OpenCV enthält Algorithmen zur Verfolgung von Bewegungen, Erstellung von 3D-Modellen, Stabilisierung von Bildern und vieles mehr.
• Bildverbesserung: OpenCV bietet Funktionen zur Verbesserung von Bildern, wie z.B. Schärfen, Glätten, Veränderung von Farbe und Helligkeit.
• Maschinelles Lernen: OpenCV enthält Unterstützung für die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen wie SVM, KNN und Random Forest in computer vision Anwendungen.
• Andere Anwendungen: OpenCV kann in vielen anderen Anwendungen verwendet werden, wie z.B. in autonomen Fahrzeugen, Sicherheitskameras, medizinischen Bildgebung, Augmented Reality und Robotik.

OpenCV - Entwicklung

OpenCV wurde ursprünglich von Intel entwickelt und von Gary Bradsky gegründet. Es wurde als Open-Source-Projekt im Jahr 1999 veröffentlicht und hat seitdem eine große Community von Entwicklern und Benutzern aufgebaut. Heute wird OpenCV von einer großen Anzahl von Unternehmen und Einzelpersonen unterstützt und weiterentwickelt. Intel ist immer noch ein wichtiger Unterstützer von OpenCV, zusammen mit anderen Unternehmen wie Google, NVIDIA, IBM und vielen anderen.

OpenCV - Software

OpenCV wird in einer Vielzahl von Anwendungen und Software genutzt, darunter:

• Computer Vision Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Drohnen, Sicherheitskameras und biometrische Authentifizierung
• Augmented Reality und Virtual Reality Anwendungen
• Robotics
• Medizinische Bildgebung
• Industrie 4.0 Anwendungen wie Qualitätskontrolle und Inspektion
• Mobile Anwendungen wie Gesichtserkennung und Augmented Reality
• Spiele-Engine
• Computer Graphics
• Video-Überwachung
• Selbstfahrende Autos
• Sicherheits- und Überwachungssysteme

Es gibt auch viele OpenCV-basierte Tools und Bibliotheken für spezielle Anwendungen wie z.B. für die Verarbeitung von Thermografie-Bildern und für die Erstellung von 3D-Modellen aus 2D-Bildern.

OpenCV - Lizenz

OpenCV verwendet die BSD-Lizenz (Berkeley Software Distribution License) für die Veröffentlichung seiner Software. Die BSD-Lizenz ist eine permissive Open-Source-Lizenz, die es ermöglicht, dass die Software frei verwendet, modifiziert und verteilt werden kann, solange der Copyright-Hinweis und die Lizenzbedingungen beibehalten werden. Dies ermöglicht es Entwicklern, die Software in ihre eigenen Projekte einzubinden, ohne sich um lizenzrechtliche Probleme kümmern zu müssen. Es ist auch erlaubt die Software in kommerziellen Projekten zu nutzen und es gibt keine Pflicht die Änderungen zurückzugeben.

Typische OpenCV - Lösungen

OpenCV wird in einer Vielzahl von kommerziellen Produkten verwendet, einschließlich:

• Autonome Fahrzeuge und Drohnen: OpenCV wird verwendet, um Bilder und Videos von Kameras zu analysieren, um die Umgebung des Fahrzeugs oder der Drohne zu erfassen und zu verstehen.
• Sicherheits- und Überwachungssysteme: OpenCV wird verwendet, um Bewegungen im Bild zu erkennen, Gesichter zu erkennen und zu verfolgen und Ereignisse in Echtzeit zu alarmieren.
• Medizinische Bildgebung: OpenCV wird verwendet, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRI-Scans zu analysieren, um Diagnosen zu stellen und Behandlungen zu planen.
• Industrie 4.0: OpenCV wird verwendet, um Bilder von Produkten und Produktionsprozessen zu analysieren, um Qualitätsprobleme zu erkennen und zu lösen.
• Mobile Geräte: OpenCV wird verwendet, um Gesichter in Fotos und Videos zu erkennen und zu verfolgen, um die Funktionalität von Gesichtserkennung und Augmented Reality in Anwendungen wie Fotokameras und Spiele zu unterstützen.
• Computer-Spiele und Animationen: OpenCV wird verwendet, um Bewegungen von Spielcharakteren und Objekten zu erfassen und zu verarbeiten, um die Interaktion mit der Umgebung zu verbessern.
• Überwachung von Verkehrsfluss und Parkplatzüberwachung: OpenCV wird verwendet, um die Anzahl der Autos zu zählen und die Verkehrsströme zu überwachen sowie freie Parkplätze zu erkennen.
• Selbstfahrende Autos: OpenCV wird verwendet, um die Umgebung des Fahrzeugs zu erfassen und zu verstehen, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und zu navigieren.

Dies sind nur einige Beispiele, es gibt viele weitere kommerzielle Produkte, die OpenCV verwenden und es gibt auch viele Unternehmen die OpenCV in ihre Produkte integrieren oder als Teil ihrer Dienstleistungen anbieten.
Bildverarbeitung ist die treibende Kraft hinter Gesichtserkennung, fahrerlosen Autos und sogar KI-generierten Bildern. Mit OpenCV haben Sie diese Spitzentechnologien immer zur Hand. Die kostenlose, quelloffene, plattformübergreifende Bibliothek ist vollgepackt mit Bildverarbeitungsalgorithmen.Die Abkürzung OpenCV steht für Open Computer Vision und ist eine der am weitesten verbreiteten und anerkannten Bildverarbeitungsbibliotheken für Fachleute und Forscher aller Branchen. Erlernen Sie die üblichen OpenCV-Problemlösungstechniken, von der Anwendung grundlegender Bildoperationen bis hin zu Objekterkennungsalgorithmen und sogar der Verwendung von Modellen zur Gesichts- und Merkmalserkennung.


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