курси Machine Vision

Марвін є розширюваним, крос-платформенний, з відкритим вихідним кодом зображення і обробки відео Framework розроблений в Java. розробники можуть використовувати Марвін для маніпулювання зображеннями, витягувати особливості з зображень для класифікації завдань, генерувати цифри algorithmically, обробляти файли відео файлів і налаштувати автоматизацію модульного тестування.

деяких відео Марвін & #39; s включає в себе фільтрацію, Розширена реальність, відстеження об'єктів і виявлення руху.

в цьому інструктор під керівництвом, Live курсу учасники дізнаються принципи зображення і відео-аналізу і використовувати Марвін рамки та його алгоритми обробки зображень побудувати свій власний додаток.

Формат курсу

- основні принципи аналізу зображень, відео-аналіз і Марвін рамки вперше введені. Студенти отримують проектні завдання, які дозволяють їм практикувати вивчені концепції. До кінця класу, учасники будуть розробили свої власні програми, використовуючи Марвін рамки та бібліотеки.

OpenCV (бібліотека Open Source Computer Vision: http://opencv.org) - це бібліотека з відкритим кодом, що має ліцензію на BSD, яка включає кілька сотень алгоритмів комп'ютерного зору.

Аудиторія

Цей курс спрямований на інженерів та архітекторів, які прагнуть використовувати OpenCV для комп'ютерних проектів зору

шаблон відповідності є метод, використовуваний для пошуку зазначених моделей в зображенні. Він може бути використаний для визначення наявності вказаних характеристик у захопленого зображення, наприклад, очікуваного підпису дефектного продукту в заводській лінії або зазначених вимірах компонента. Він відрізняється від "розпізнавання образів" (яка визнає загальні візерунки на основі великих колекцій відповідних зразків) в тому, що він конкретно диктує те, що ми шукаємо, то говорить нам, чи існує очікуваний шаблон чи ні.

Формат курсу

- цей курс вводить підходи, технології та алгоритми, що використовуються в галузі відповідності шаблонів, як це відноситься до машинного зору.