Делаем добро вместе Детальнее

Уроки OpenCV

Изучение Python OpenCV / Урок #1 – Нейронные сети и машинное обучение

Изучение Python OpenCV / Урок #1 – Нейронные сети и машинное обучение

Представляем вам курс по изучению Python библиотеки OpenCV. В ходе уроков для начинающих вы изучите построение программ на основе машинного обучения и нейронных сетей. К концу курса вы разработаете несколько проектов с нуля с использованием OpenCV и искусственного интеллекта.

Видеоурок

Полезные ссылки:


С чем мы будем работать?

Существуют разные сферы применения искусственного интеллекта. Вы можете использовать нейронные сети для отслеживания голосовых команд, поиска информации, для создания роботов и так далее. Под каждую из таковых целей существует какая-то своя библиотека или же готовое решение.


Поскольку мы с вами в ходе курса будем работать с изображениями и видео, а также с отслеживанием объектов на всём этом, то нам наиболее подойдет библиотека OpenCV.


Что такое OpenCV?

Библиотека OpenCV расшифровывается как Open Source Computer Vision Library (библиотека с открытым исходным кодом для компьютерного зрения). Название говорит само за себя. Данная библиотека позволяет работать с изображениями и видео, распознавать на них объекты, информацию, текст и прочие моменты.



OpenCV реализована на основе языка C++ и была портирована для разработки на Python, Java, Ruby и некоторых других языков. Сама библиотека была разработана еще в 2006 году. С тех пор она перетерпела множество обновлений и на сегодня является лидером в сфере обработки фото и видео.


На что способна библиотека?

Представим вам нужно создать программу для паркинга в каком-либо торговом центре. Вам нужно отслеживать видео с камеры, обрабатывать его, находить номерные знаки и считывать с них информацию. Звучит сложно? Да, немного. Но при этом реализовать все это не будет столь большой проблемой, если использовать OpenCV.


В целом библиотека способна на любые действия, что как-либо связаны с фото или видео. Создать отслеживание и распознавание лиц, разработать проект для считывания текста, создать программу, что, наконец, поймет где кошка, а где собачка – все это и многое другое можно делать за счёт этой библиотеки.



В ходе курса мы изучим основной синтаксис библиотеки и разработаем проекты для распознавания лиц и считывания номерных знаков.


Почему именно язык Python?

На самом деле вы могли бы спокойно выбрать другой язык программирования. Тот же Джава вполне мог бы подойти. Мы выбрали Питон по причине его легкого синтаксиса и большого набора встроенных модулей. Дело в том, что нам не нужен сложный синтаксис, дабы мы не запутались. Сперва проще все изучить с использованием чего-то простого и удобного, а уже позже, по необходимости, вы сможете использовать OpenCV и для других языков программирования.


Все функции и вся суть библиотеки от этого никак не поменяется.


Другие библиотеки

OpenCV лидер в своем деле, но помимо него есть ещё сотни других. Про некоторые из них давайте поговорим.


  • Библиотека numpy

За курс мы с вами будем работать с библиотекой «numpy». В курсе нам потребуется обрабатывать огромные массивы данных. К примеру, чтобы понять что находится на фото его нужно будет привести в нужный формат и далее перебрать каждый пиксель. Для работы со столь большим набором данных можно использовать «numpy». Речь про эту библиотеку заходит практически каждый раз при разработке проектов с искусственным интеллектом. Библиотека содержит набор встроенных функций для быстрой обработки многомерных массивов данных.


  • Библиотека matplotlib

В будущем вы можете столкнутся с такой библиотекой как «matplotlib». Сама по себе она не работает с нейронными сетями, но зато прекрасно справляется с обработкой больших наборов данных и их визуализацией. Если в будущем вам понадобится вывести их пользователю, то это можно будет быстро сделать за счет этой библиотеки. Она обладает набором функций для визуализации данных и создания различных графиков, диаграмм и прочих интерактивных схем.


  • Библиотека tensorflow

Библиотека «tensorflow» является хардкорным решением, ведь она позволяет практически с нуля разработать нейронную сеть под ваши нужды. Библиотека очень крутая и мощная, но к ней стоит подходить не сразу, иначе можно быстро утратить весь интерес среди множества чисел и данных.



План курса

В ходе курса мы с вами будем рассматривать все основные тонкости библиотеки OpenCV. Мы научимся открывать фото и видео, обрабатывать их, добавлять к ним эффекты, а также выполнять различные трансформации с ними. После изучение основных концепций мы приступим к разработке полноценных проектов. Нами будет создано приложение по распознаванию лиц на фото и будет разработана программа для отслеживания номерных знаков и чтения текста с них.


Перед курсом мы настоятельно рекомендуем изучить язык Питон. Без понимания данного языка вам будет сложно пройти данный курс и изучить OpenCV. Большая программа обучения по данному языку программирования есть на нашем сайте. Вы можете ознакомиться с этой программой здесь.


Большое задание по курсу

Вам необходимо оформить подписку на сайте, чтобы иметь доступ ко всем большим заданиям. В задание входит методика решения, а также готовый проект с ответом к заданию.
PS: подобные задания доступны при подписке от 1 месяца

Также стоит посмотреть

Изучение Python до профи / Основы, Django, TKinter
Изучение PyQt5 / Графический интерфейс на Python
6 уроков
Изучение Flask / Создание сайта на Python
6 уроков
Создание игры на Python 3 с PyGame
5 уроков
Уроки Python Django / Создание сайта
12 уроков
Уроки Python для начинающих
21 урок
Комментарии для сайта Cackle