آموزش تحلیل داده‌های ویدئویی با استفاده از OpenCV و پایتون - آخرین آپدیت

دانلود Analyze Video Data Using OpenCV and Python

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در پایان این دوره، زبان‌آموزان قادر خواهند بود داده‌های ویدئویی را تحلیل کنند، مدل‌های رنگی را به کار ببرند، تکنیک‌های پیش‌پردازش تصویر را پیاده‌سازی نمایند و راهکارهای تشخیص و ردیابی اشیاء را با استفاده از OpenCV و پایتون بسازند. آن‌ها توانایی پردازش استریم‌های ویدئویی زنده و ضبط شده، استخراج ویژگی‌های بصری معنادار و به‌کارگیری الگوریتم‌های تحلیل حرکت برای حل مسائل عملی بینایی ماشین را کسب خواهند کرد. این دوره با ارائه یک مسیر ساختاریافته و عملی، از مفاهیم بنیادی تا تکنیک‌های پیشرفته تحلیل ویدئو، به دانشجویان کمک می‌کند تا مهارت‌های صنعتی مرتبط با بارگذاری تصویر، آستانه‌گذاری (Thresholding)، تشخیص کانتور، ردیابی مبتنی بر رنگ، تشخیص Blob، جریان نوری (Optical Flow) و ردیابی چهره را توسعه دهند؛ قابلیت‌هایی که برای کاربردهایی در نظارت تصویری، اتوماسیون، رباتیک و سیستم‌های ویدئویی هوشمند ضروری هستند. آنچه این دوره را منحصر‌به‌فرد می‌کند، تمرکز جامع آن بر گردش‌کارهای عملی تحلیل ویدئو با استفاده از OpenCV در محیط پایتون است. به جای تئوری‌های مجزا، این دوره بر ارتقای تدریجی مهارت‌ها از طریق موارد استفاده واقعی، توضیحات الگوریتمیک شفاف و یادگیری پیاده‌ساز محور تأکید دارد. طراحی ماژولار این دوره تضمین می‌کند که زبان‌آموزان بتوانند با اطمینان از درک نمایش داده‌های بصری به سمت استقرار تکنیک‌های پیشرفته ردیابی و تحلیل حرکت در سناریوهای واقعی حرکت کنند.

سرفصل ها و درس ها

مبانی تحلیل ویدئو و مدل‌های رنگی Foundations of Video Analytics and Color Models

  • مقدمه‌ای بر تحلیل ویدئو Introduction to Video Analytics

  • هدف از مدل BGR Purpose of BGR Model

  • اهمیت مدل HSL Importance of HSL Model

  • آشنایی با مدل رنگی HSV Learning about HSV Color Model

  • فرآیند بارگذاری تصویر Process on Image Loading

  • برنامه‌نویسی برای بارگذاری تصویر Program for Image Loading

  • مفهوم آستانه‌گذاری تصویر Concept of Image Thresholding

آستانه‌گذاری تصویر و ضروریات OpenCV Image Thresholding and OpenCV Essentials

  • ماژول‌های آستانه‌گذاری تصویر Modules for Image Thresholding

  • برنامه‌نویسی برای آستانه‌گذاری تطبیقی Program For Adapter Thresholding

  • درک کتابخانه OpenCV Understanding OpenCV Library

  • تشخیص و ردیابی اشیاء Object Detection and Tracking

  • روش ردیابی با استفاده از تشخیص اشیاء Tracking Approach using Object Detection

  • آموزش ضبط ویدئو از دوربین Learning Capturing Video from Camera

  • ضبط ویدئو از فایل Capturing Video from File

ضبط، ذخیره‌سازی و تشخیص ویژگی‌های ویدئو Video Capture, Storage, and Feature Detection

  • آموزش ذخیره‌سازی ویدئو Learning to Save Video

  • کد نمونه برای ذخیره ویدئو Example Code for Saving Video

  • آشنایی با تشخیص Blob Knowing Blob Detection

  • آشکارساز ساده Blob Simple Blob Detector

  • ردیابی با استفاده از فضاهای رنگی Tracking Using Color Spaces

  • مثال‌هایی از ردیابی با استفاده از فضاهای رنگی Examples for Tracking Using Color Spaces

  • هموارسازی تصاویر برای تشخیص دقیق‌تر Smoothing Images for Clear Detection

ردیابی پیشرفته و تحلیل حرکت Advanced Tracking and Motion Analysis

  • توابع و کدنویسی برای هموارسازی تصاویر Functions and Coding for Smoothing Images

  • درک تشخیص کانتور Understanding Contour Detection

  • آشنایی با الگوریتم Camshift Learning about Camshift Algorithm

  • مقداردهی اولیه شیء ضبط ویدئو Initializing the Video Capture Object

  • الگوریتم جریان نوری (Optical Flow) Optical Flow Algorithm

  • برنامه‌نویسی الگوریتم جریان نوری Program of Optical Flow Algorithm

  • تشخیص و ردیابی چهره Face Detection and Tracking

  • تابع داخلی Cascade Classifier Cascade clarifier Inbuilt Function

نمایش نظرات

آموزش تحلیل داده‌های ویدئویی با استفاده از OpenCV و پایتون
جزییات دوره
7h 42m
29
(آخرین آپدیت)
120
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده