Open CV ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek mit Computer-Vision-Algorithmen und -Dienstprogrammen. Es wurde ausgiebig in den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Objekterkennung und -erkennung, Bildklassifizierung und Bewegungsschätzung. OpenCV bietet auch Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen, sodass Entwickler mit minimalem Aufwand leistungsstarke Anwendungen erstellen können.
Sie sollten sich an augmentedstartups.com wenden, um die Grundlagen von OpenCV zu erlernen, einschließlich der Installation und Verwendung und der Anwendung auf Ihre eigenen Projekte. Sie lernen auch die verschiedenen Funktionen von OpenCV kennen, z. B. Bild- und Videoverarbeitung, Objekterkennung und -verfolgung sowie Algorithmen für maschinelles Lernen. Schließlich erwerben Sie die erforderlichen Fähigkeiten, um Ihre eigenen Computer-Vision-Anwendungen zu entwickeln.
Einrichten der Entwicklungsumgebung
Der erste Schritt beim Einrichten einer Entwicklungsumgebung ist die Installation eines Versionskontrollsystems. Auf diese Weise können Sie Änderungen an Ihrem Code einfach nachverfolgen und Ihren Code problemlos mit anderen Entwicklern teilen. Beliebte Versionskontrollsysteme sind Git und Mercurial.
Der nächste Schritt besteht darin, eine Entwicklungsumgebung zu installieren, beispielsweise eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Beliebte IDEs sind Visual Studio, Eclipse und IntelliJ.
Nach der Installation der IDE müssen Sie alle erforderlichen Programmiersprachen und Frameworks installieren. Beliebte Sprachen sind Java, Python und JavaScript. Beliebte Frameworks sind Angular, React und Vue.
Schließlich müssen Sie die Entwicklungsumgebung so konfigurieren, dass sie den Anforderungen Ihres Projekts entspricht. Dies kann das Einrichten eines Webservers, das Konfigurieren Ihrer Datenbank oder das Einrichten einer API umfassen.
Sobald Ihre Entwicklungsumgebung eingerichtet ist, können Sie mit dem Programmieren beginnen. Es ist wichtig, Ihren Code organisiert zu halten, da dies das Nachverfolgen von Änderungen und die Zusammenarbeit mit anderen Entwicklern erleichtert.
Bildverarbeitung und Computer Vision Basics
Bildverarbeitung und Computer Vision sind zwei verwandte Studienbereiche, die die Verwendung von Computeralgorithmen zur Analyse und Bearbeitung digitaler Bilder oder Videos beinhalten. Die Bildverarbeitung beinhaltet typischerweise die Verwendung hoch entwickelter Algorithmen, um Merkmale aus einem Bild zu extrahieren, während Computer Vision typischerweise die Verwendung von Algorithmen beinhaltet, um Objekte innerhalb des Bildes zu erkennen. Sowohl Bildverarbeitung als auch Computervision werden in einer Vielzahl von Anwendungen umfassend eingesetzt, darunter medizinische Bildgebung, Robotik, maschinelles Sehen, Fernerkundung und automatisierte Inspektion. Bildverarbeitung und Computer Vision werden typischerweise zusammen verwendet, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Arbeiten mit Bildern und Videos
Die Arbeit mit Bildern und Videos beinhaltet die Verwendung einer Vielzahl von Programmen, um die Medien zu bearbeiten und zu manipulieren. Dazu gehört die Verwendung von Fotobearbeitungssoftware wie Photoshop, Lightroom und GIMP, um die Ebenen, die Helligkeit und den Kontrast eines Bildes anzupassen, sowie das Hinzufügen von Filtern und Effekten. Videobearbeitungssoftware wie Adobe Premiere Pro und Final Cut Pro können zum Schneiden, Spleißen und Hinzufügen von Übergängen zu Videoclips verwendet werden. Es ist auch möglich, mit Programmen wie Blender und Maya animierte Grafiken und 3D-Modelle zu erstellen. Darüber hinaus können Programme wie After Effects und Adobe Audition verwendet werden, um Spezialeffekte und Audio zu Videos hinzuzufügen clicksud.
Objekterkennung und maschinelles Lernen
Objekterkennung und maschinelles Lernen sind zwei verwandte Technologien, die zusammen verwendet werden können, um Objekte in Bildern und Videos zu erkennen und zu klassifizieren. Objekterkennung ist der Prozess der Erkennung von Objekten in einem Bild oder Video. Dies kann mit verschiedenen Algorithmen und Techniken erfolgen, wie z. B. Convolutional Neural Networks (CNNs), region-based Convolutional Neural Networks (RCNNs) und mehr. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung aus Daten zu lernen. Es kann verwendet werden, um Modelle zu erstellen, die Objekte in Bildern und Videos erkennen und klassifizieren können. Durch die Kombination von Objekterkennung und maschinellem Lernen ist es möglich, Objekte in Bildern und Videos mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit als je zuvor zu erkennen und zu klassifizieren.
Fazit
Offene CV-Kurse bieten eine hervorragende Möglichkeit, die Grundlagen von Computer Vision und Bildverarbeitung zu erlernen. Sie sind normalerweise so strukturiert, dass sie die Grundlagen der Bibliothek vermitteln, was eine großartige Grundlage für jedes Computer-Vision-Projekt darstellt. Darüber hinaus decken die meisten Kurse eine breite Palette von Themen im Zusammenhang mit der Bibliothek ab, z. B. Bildfilterung, Objekterkennung und -verfolgung, Bildsegmentierung, maschinelles Lernen für Computer Vision und mehr. Dies macht sie zu einer großartigen Ressource für alle, die in das Gebiet der Computer Vision einsteigen möchten.
