Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung

Wer Bilddaten gezielt analysieren und in eigene Anwendungen integrieren möchte, findet hier den passenden Einstieg in die professionelle Bildverarbeitung mit Python. Sie lernen, visuelle Informationen automatisiert auszuwerten und in praxisnahe Lösungen zu überführen.

Der Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung richtet sich an alle, die ihre Python-Kenntnisse erweitern und im Bereich Computer Vision sicherer werden möchten. In dieser Weiterbildung arbeiten Sie mit OpenCV, um Bilder zu manipulieren, Objekte zu erkennen und Bewegungen zuverlässig zu verfolgen.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Convolutional Neural Networks, mit denen Sie Bilder automatisch klassifizieren oder segmentieren. Dabei nutzen Sie moderne Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und profitieren von Techniken wie Transfer Learning für visuelle Aufgaben.

Anhand konkreter Projektbeispiele übertragen Sie das Gelernte direkt in die Praxis – etwa für die Qualitätssicherung, visuelle Suche oder die Echtzeit-Analyse von Kamerastreams. So gewinnen Sie praktische Sicherheit für reale Anwendungen im Berufsalltag und können Bildverarbeitungsprojekte eigenständig umsetzen.

Hinweis: Diese Schulung ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV

- Bildformate, Farbmodelle, Laden und Anzeigen von Bildern

- Transformationen: Skalierung, Rotation, Zuschneiden

Filter und Merkmalsextraktion

- Kantenerkennung (Canny, Sobel)

- Thresholding, Histogramme, Morphologische Operationen

Tracking und Objekterkennung

- Bewegungsverfolgung mit OpenCV

- Erkennung durch Template Matching oder klassische Features

Datenaugmentation und Vorbereitung

- Resizing, Rauschveränderung, Bildrotationen

- Datensätze für ML vorbereiten

Convolutional Neural Networks

- Aufbau und Funktionsweise von CNNs

- Bildklassifikation mit TensorFlow oder PyTorch

- Transfer Learning für visuelle Aufgaben

Anwendungsszenarien und Projektbeispiele

- Bildbasierte Qualitätssicherung

- OCR, Barcode- und QR-Code-Erkennung

- Analyse von Kamerastreams in Echtzeit