OpenCV (Open Source Computer Vision Library) é uma biblioteca de código aberto BSD-licensed que inclui milhares de algorítmos de computer vision. Os cursos de treinamento OpenCV (Biblioteca de Visão de Computação Aberta), locais e instruídos ao vivo demonstram, por meio de discussões interativas e práticas práticas, como utilizar o OpenCV para projetos de visão computacional. O treinamento OpenCV está disponível em vários formatos, incluindo treinamento ao vivo no local e treinamento online ao vivo e interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente no Portugal ou nos centros de treinamento locais NobleProg no Portugal. O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa.
NobleProg -- Seu Provedor de Treinamento Local
Declaração de Clientes
★★★★★
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Eu realmente gostei da abordagem prática.
Kevin De Cuyper
Curso: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
O uso fácil da funcionalidade VideoCapture para adquirir imagens de vídeo da câmera do laptop.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Eu gostei das recomendações dadas pelo treinador sobre como usar as ferramentas. Isso é algo que não pode ser obtido da internet e é muito útil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
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HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
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Foi fácil de seguir.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms.
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Este treinamento ao vivo com instrutor introduz o software, o hardware e o processo passo a passo necessários para criar um sistema de reconhecimento facial do zero Reconhecimento Facial é também conhecido como Reconhecimento Facial O hardware usado neste laboratório inclui o Rasberry Pi, um módulo de câmera, servos (opcional), etc Os participantes são responsáveis pela compra desses componentes O software usado inclui OpenCV, Linux, Python, etc No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instale o Linux, OpenCV e outros utilitários de software e bibliotecas em um Rasberry Pi Configure o OpenCV para capturar e detectar imagens faciais Entenda as várias opções para empacotar um sistema Rasberry Pi para uso em ambientes reais Adaptar o sistema para uma variedade de casos de uso, incluindo vigilância, verificação de identidade, etc Público Desenvolvedores Técnicos de hardware / software Técnicos de todas as indústrias Hobbyists Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Outras opções de hardware e software incluem: Arduino, OpenFace, Windows, etc Se você deseja usar qualquer um desses, entre em contato conosco para agendar .
OpenCV é uma biblioteca de funções de programação para descifrar imagens com algoritmos de computador. OpenCV 4 é a versão mais recente OpenCV e fornece modularidade otimizada, algoritmos atualizados e muito mais. Com OpenCV 4 e Python, os usuários serão capazes de ver, carregar e classificar imagens e vídeos para reconhecimento de imagem avançado.
Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a engenheiros de software que desejam programar em Python com OpenCV 4 para aprendizagem profunda.
No final do curso, os participantes poderão:
Ver, carregar e classificar imagens e vídeos usando OpenCV 4.
Em segundo lugar, a aprendizagem foi feita em quatro (quatro) e três (quatro).
Execute modelos de aprendizagem profunda e gerar relatórios impactantes de imagens e vídeos.
O formato do curso
Interação e discussão interativa.
Muitos exercícios e práticas.
Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Customização
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Mobile Development (iOS, Android)
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