لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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