This course was created with the
course builder. Create your online course today.
Start now
Create your course
with
Automatyczne odtwarzanie
Autouzupełnienie
Poprzedni wykład
Kontynuuj
Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python (7h)
Wstęp
Wstęp (6:23)
Wymagania
OpenCV (3:37)
OpenCV - Przegląd (10:51)
Google Colab + Dysk Google + GitHub (9:34)
Utworzenie repozytorium na platformie GitHub (4:40)
OpenCV - Podstawy
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 1 (16:09)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 2 (8:47)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 3 (4:00)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 4 (6:37)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 5 (3:11)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 6 (8:53)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 7 (2:24)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 8 (4:15)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 9 (0:45)
OpenCV - Podstawowe operacje na obrazie cz. 10 (6:45)
OpenCV - PyCharm
Konfiguracja PyCharm (9:59)
PyCharm - klonowanie repozytorium + instalacja bibliotek (6:42)
Wczytanie obrazu (3:57)
Rysowanie po obrazie (5:32)
Wywołania zwrotne cz. 1 (5:49)
Wywołania zwrotne cz. 2 (3:16)
Paleta kolorów (1:32)
Operacje logiczne na obrazach (12:20)
Progowanie obrazu (3:38)
Detekcja krawędzi (2:04)
Praca z konturami (12:34)
Praca z konturami - punkty ekstremalne (9:10)
Praca z konturami - checkbox (11:14)
Detekcja rogów (3:24)
Document Scanner - Skaner Dokumentów
Detekcja obiektów prostokątnych - smartphone (9:10)
Document Scanner - przedstawienie problemu (4:56)
Document Scanner (15:35)
Document Scanner - skrypt (8:01)
Optical Mark Recognition - Optyczne Rozpoznawanie Ocen
Optical Mark Recognition - Przedstawienie problemu (5:59)
Optical Mark Recognition - Rozwiązanie cz. 1 (10:46)
Optical Mark Recognition - Rozwiązanie cz. 2 (7:04)
Optical Mark Recognition - Skrypt (4:11)
Optical Character Recognition - Optyczne Rozpoznawanie Znaków
Optical Character Recognition (1:09)
Optical Character Recognition - pytesseract (5:55)
Image Scraping - pobieranie obrazów do modeli
Scrapowanie obrazów z wyszukiwarki Google cz. 1 (5:42)
Scrapowanie obrazów z wyszukiwarki Google cz. 2 (2:29)
Scrapowanie obrazów z wyszukiwarki Google cz. 3 (1:57)
Klasyfikacja obrazów
Klasyfikacja obrazów - Omówienie problemu (7:21)
Instalacja TensorFlow + Architektura sieci (2:53)
Implementacja Architektury LeNet-5 (8:37)
Przygotowanie skryptu do trenowania modelu (12:22)
Eksploracja raportu trenowania (4:30)
Predykcja na podstawie modelu (9:25)
Klasyfikacja Wieloetykietowa (Multi-label Classification)
Klasyfikacja Wieloetykietowa - Omówienie problemu (3:56)
Przygotowanie obrazów + Budowa skryptu do trenowanaia (17:14)
Eksploracja raportu trenowania (2:14)
Klasyfikacja na podstawie modelu (11:31)
Projekt własny
Projekt własny
Object Detection - Detekcja Obiektów- YOLOv3
Detekcja obiektów - Omówienie problemu (13:24)
YOLOv3 - You Only Look Once (10:37)
YOLOv3 - You Only Look Once - skrypt (4:43)
Detekcja i segmentacja obiektów - Mask R-CNN
Detekcja i segmentacja obiektów - omówienie problemu (6:09)
Detekcja i segmentacja obiektów - Mask R-CNN (7:30)
Tensorflow Hub - Transfer Learning
Klasyfikacja przy użyciu transfer learning cz. 1 (7:25)
Klasyfikacja przy użyciu transfer learning cz. 2 (9:13)
BONUS
Grupa na Facebook'u (0:51)
Rekomendowane ścieżki uczenia
Bonus
Praca z konturami - checkbox
Treść wykładu zablokowana
Jeśli jesteś już zarejestrowany,
musisz się zalogować
.
Zapisz się na kurs, aby odblokować