Практическое компьютерное зрение с Python: OpenCV, MediaPipe и YOLO

Компьютерное зрение трансформирует отрасли от робототехники до розничной торговли, но начать работу со сложной обработкой изображений и нейронными сетями может быть нелегко. Этот курс разлагает основные концепции компьютерного зрения на четкие, структурированные, текстовые уроки, которые ведут вас от фундаментальной математики до продвинутого обнаружения объектов. Вы пройдете путь от написания основных сценариев манипуляции изображениями до создания полных конвейеров компьютерного зрения. Понимая, как компьютеры интерпретируют пиксели, вы приобретете уверенность в применении современных моделей глубокого обучения к визуальным данным реального мира. Что вы узнаете: Понимание основных представлений изображений, цветовых пространств и операций на уровне пикселей с использованием NumPy и OpenCV; Применение геометрических преобразований, фильтрации и пороговых методов для предварительной обработки визуальных данных; Реализация приложений дополненной реальности с использование маркеров ArUco для пространственного отслеживания; Настройка конвейеров MediaPipe для В этом курсе вы узнаете, как создать и настроить программу для обработки изображений, которая будет работать с большим количеством объектов, включая руки, лица и поз. Далее вы пройдете классические методы компьютерного зрения, изучите дополненную реальность и, наконец, погрузитесь в современные методы глубокого обучения для обнаружения объектов и оценки поз. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков Python, начинающих ученых по данным и инженеров по программному обеспечению, которые хотят войти в область компьютерного зрения. Не требуется предыдущий опыт обработки изображений или машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь визуальных данных и создать свое первое приложение компьютерного видения.