Cursos de Visión por computadora con Python

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

pythoncomputervision

Duración

14 horas (usualmente 2 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experiencia de programación con Python
     

Descripción General

Computer Vision es un campo que consiste en extraer, analizar y comprender automáticamente información útil de los medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su claridad de sintaxis y código.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación del conjunto de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision
  • Use Python para implementar tareas de Visión por computadora
  • Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento

Audiencia

  • Programadores de Python interesados en Computer Vision

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Programa del Curso

Introducción

Comprender los conceptos básicos de la visión por computadora

Instalación de OpenCV con Wrappers de Python

Introducción al uso de OpenCV

Usando medios con Python

  • Cargando imágenes
  • Conversión de color a escala de grises
  • Usando metadatos

Aplicando la teoría de la imagen con Python

  • Entender las imágenes como matrices multidimensionales
  • Comprender el espacio de color
  • Descripción general de píxeles y coordenadas
  • Accediendo a Pixels
  • Cambio de píxeles en imágenes
  • Dibujando líneas y formas
  • Aplicación de texto en imágenes
  • Cambiar el tamaño de las imágenes
  • Recortar imágenes

Exploración de algoritmos y métodos comunes de visión por computadora

  • Umbral
  • Encontrar contornos
  • Resta del fondo
  • Usando detectores

Implementación de extracción de características con Python

  • Uso de vectores de características
  • Comprender la teoría de las características del color medio
  • Extrayendo características del histograma
  • Extracción de las características del histograma en escala de grises
  • Extracción de características de textura

Implementando una aplicación para detectar la similitud de la imagen

Implementación de un motor de búsqueda de imágenes inversa

Creación de una aplicación de detección de objetos mediante el emparejamiento de plantillas

Crear una aplicación de detección de rostros usando Haar Cascade

Implementar una aplicación de detección de objetos usando Keypoints

Captura y procesamiento de video a través de una WebCam

Crear un sistema de detección de movimiento

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Testimonios

★★★★★
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