Chia Sẻ Khóa Học Xử Lý Hình Ảnh Sử Dụng OpenCV Từ Zero Đến Hero Với 8 Project [Khóa 8500 A]
Hoàn thành quá trình học tập dựa trên dự án và thực tế về xử lý hình ảnh với OpenCV Python.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Học OpenCV với Python.
- ✓ 8 Dự án OpenCV.
- ✓ Xử lý hình ảnh với OpenCV.
- ✓ Image Translation.
- ✓ Smoothing Filter.
- ✓ Bitwise Operation và Masking.
- ✓ Convolution Process.
Xử lý ảnh là một trong những lĩnh vực của Khoa học dữ liệu và có nhiều ứng dụng đa dạng trong các ngành công nghiệp trên thế giới hiện nay. Nhiều ngành đang tìm kiếm một Nhà khoa học dữ liệu với những kỹ năng này. Khóa học này hoàn toàn là học tập dựa trên dự án. Nơi bạn sẽ thực hiện dự án sau khi hoàn thành mỗi mô-đun. Khóa học sẽ trình bày về xử lý hình ảnh từ cơ bản đến kỹ thuật nâng cao bao gồm ứng dụng các thuật toán machine learning và mô hình cho hình ảnh.
Bạn sẽ học được gì?
- ✓ Image Basic.
- ✓ Drawing.
- ✓ Image Translation.
- ✓ Các kỹ thuật xử lý hình ảnh.
- ✓ Smoothing Filter.
- ✓ Filter.
- ✓ Graphical Use Interphase (GUI) trong OpenCV.
Highlight chính Trong Phần 1 đến 7:
Bạn sẽ bắt đầu khóa học với rất cơ bản như load, hiển thị hình ảnh. Cùng với đó, bạn sẽ hiểu được nền tảng toán học cơ bản đằng sau các hình ảnh. Ngoài ra, bạn sẽ học các khái niệm về Drawing và Video.
Project (Phát hiện đối tượng) :
- ✓ 1. Nhận diện khuôn mặt bằng thuật toán Viola-Jones.
- ✓ 2. Nhận diện khuôn mặt sử dụng Deep Neural Network (SSD ResNet 10, Caffe Implementation).
- ✓ 3. Real-Time Face Detection.
- ✓ 4. Facial Landmark Detection.
Highlight chính trong Phần 8 đến 11:
Bạn sẽ từ từ chuyển sang các khái niệm xử lý hình ảnh liên quan đến các phép biến đổi ảnh như như image translation, flipping, rotating, và cropping. Bạn cũng sẽ được học các phép toán số học trong OpenCV.
Project (Kiểm soát độ sáng):
- ✓ 5. Kiểm soát độ sáng dựa trên GUI trong hình ảnh.
- ✓ 6. Real-Time Brightness Control.
Highlight chính trong Phần 12 và 13:
Trong 2 phần này sẽ giới thiệu các khái niệm mới về phép toán thao tác bitwise và masking, nơi bạn sẽ tìm hiểu bảng chân lý và các phép toán bitwise khác nhau như "AND", "OR", "NOT", "XOR".
Highlight chính trong Phần 14:
Phần này sẽ mở rộng cuộc thảo luận về Smoothing Filter, đây là một kỹ thuật xử lý ảnh rất quan trọng. Trong phần này, bạn sẽ học các kỹ thuật làm mịn như Average Blur, Gaussian Blur, Median Blur & Bilateral Filter.
Cùng với đó thì bạn sẽ thực hiện 8 dự án xử lý hình ảnh trong OpenCV và Python.
Mục lục:
- ✓ 01 Giới thiệu.
- ✓ 02 Drawing.
- ✓ 03 Làm việc trên Video.
- ✓ 04 Dự án 1: Nhận diện khuôn mặt với OpenCV.
- ✓ 05 Dự án 2: Nhận diện khuôn mặt thời gian thực với OpenCV.
- ✓ 06 Dự án 3: Nhận diện khuôn mặt với Deep Neural Network (DNN) OpenCV.
- ✓ 07 Dự án 4: Nhận diện khuôn mặt thời gian thực với DNN OpenCV.
- ✓ 08 Image Transformation.
- ✓ 09 Các Phép toán Số học trong Hình ảnh.
- ✓ 10 Dự án 5: Kiểm soát độ sáng của hình ảnh với GUI bằng OpenCV.
- ✓ 11 Dự án 6: Kiểm soát độ sáng theo thời gian thực với GUI sử dụng OpenCV.
- ✓ 12 Bitwise Operation.
- ✓ 13 Masking.
- ✓ 14 Smoothing Filter.
- ✓ 15 Dự án 7: Pencil Sketch Image trong thời gian thực.
- ✓ 16 Dự án 8: Automatic Facial Blur.
- ✓ 17 Tổng kết.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
