OpenCV: Bildbearbeitung für Objektdetektion und Machine Learning

In diesem praxisorientierten Kurs lernen Sie Schritt für Schritt, wie Sie mit der Open-Source-Bibliothek OpenCV Bild- und Videomaterial gezielt für die Objekterkennung vorbereiten. Anhand anschaulicher Beispiele aus der realen Anwendungspraxis erfahren Sie, wie Sie visuelle Daten durch verschiedene Techniken wie Filterung, Transformation und Segmentierung so aufbereiten, dass sie für weiterführende Analysen oder automatisierte Erkennungssysteme nutzbar werden.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Vorverarbeitung von Bilddaten für den Einsatz in Machine-Learning-Modellen. Sie lernen, welche Anforderungen Trainingsdaten erfüllen müssen, wie Sie Bildmaterial effizient strukturieren und welche Schritte notwendig sind, um robuste und leistungsfähige Modelle zu entwickeln.

Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage:

- grundlegende Bildverarbeitungstechniken mit OpenCV anzuwenden,

- Bild- und Videodaten gezielt für die Objekterkennung vorzubereiten,

- und Bilddaten für den Einsatz in KI-gestützten Anwendungen aufzubereiten.

Voraussetzung: Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Programmierung mit Python: Grundlagen".

Zusätzliche Informationen:

Auf Ihrem PC müssen mindestens 5 GB Festplattenspeicheplatz verfügbar sein und es wird eine Arbeitsspeichergröße von mindestens 8 GB benötigt.

Zu Beginn des Kurses wird die Python-Distribution Anaconda3 mit der Bibliothek OpenCV installiert.