
Компютърно Зрение и Анализ на Изображения
Разкрий магията на компютърното зрение
Обща Информация
Продължителност: 12 седмици
Часове на седмица: 2 часа (1 час теория + 1 час практика)
Целева Група: Деца над 12 години
Предварителни изисквания: Основни познания по програмиране (Python), основни математически познания
Седмица 1: Въведение в Компютърното Зрение
- Теория:
- Какво е компютърно зрение?
- История и приложения на компютърното зрение
- Преглед на курса
- Практика:
- Инсталиране на необходимия софтуер (Python, OpenCV)
- Първа програма с OpenCV: отваряне и показване на изображения
Седмица 2: Основи на Изображенията
- Теория:
- Какво е изображение? (пиксели, цветови модели)
- Грейскейл и цветни изображения
- Резолюция и размер на изображенията
- Практика:
- Преобразуване на цветни изображения в грейскейл
- Измерване и промяна на размера на изображения
Седмица 3: Работа с Изображения
- Теория:
- Основни операции върху изображения (рязане, завъртане, мащабиране)
- Филтриране и сглаждане на изображения
- Практика:
- Примери с рязане, завъртане и мащабиране на изображения
- Приложение на филтри за сглаждане
Седмица 4: Откриване на Ръбове и Контури
- Теория:
- Оператори за откриване на ръбове (Sobel, Canny)
- Контури и тяхната употреба
- Практика:
- Приложение на операторите за откриване на ръбове
- Намиране и визуализация на контури в изображения
Седмица 5: Сегментация на Изображения
- Теория:
- Какво е сегментация на изображения?
- Методи за сегментация (thresholding, k-means clustering)
- Практика:
- Приложение на thresholding за сегментация
- Използване на k-means clustering за сегментация на изображения
Седмица 6: Функции и Ключови Точки
- Теория:
- Откриване на ключови точки (Harris, SIFT, SURF)
- Описание и съвпадение на ключови точки
- Практика:
- Приложение на методите за откриване на ключови точки
- Съвпадение на ключови точки между изображения
Седмица 7: Разпознаване на Образи
- Теория:
- Какво е разпознаване на образи?
- Методи за разпознаване (template matching, machine learning)
- Практика:
- Примери с template matching
- Въведение в машинното обучение за разпознаване на образи
Седмица 8: Машинно Обучение и Компютърно Зрение
- Теория:
- Какво е машинно обучение?
- Преглед на алгоритмите за машинно обучение, използвани в компютърното зрение
- Практика:
- Създаване на прост модел за разпознаване на цифри (MNIST dataset)
Седмица 9: Дълбоко Обучение и Невронни Мрежи
- Теория:
- Какво е дълбоко обучение?
- Въведение в невронните мрежи и конволюционни невронни мрежи (CNN)
- Практика:
- Изграждане на проста CNN за класификация на изображения
Седмица 10: Обработка на Видео
- Теория:
- Работа с видео в OpenCV
- Откриване и проследяване на обекти във видео
- Практика:
- Отваряне и обработка на видео файлове
- Откриване и проследяване на обекти във видео
Седмица 11: Практически Проекти
- Теория:
- Преглед на наученото
- Идеи за практически проекти
- Практика:
- Работа по индивидуални или групови проекти
- Подготовка за финалната презентация
Седмица 12: Презентация на Проекти и Заключение
- Теория:
- Обсъждане на резултатите от проектите
- Въпроси и отговори
- Практика:
- Презентация на проектите пред групата
- Обсъждане на бъдещи стъпки и ресурси за самообучение
Има тайни кодове навсякъде!
- Теоретични умения
- Практически умения
- Лични умения
Основни понятия и принципи в компютърното зрение:
- Разлика между изображение и видео.
- Понятие за пиксели и цветови модели (RGB, HSV и др.).
- Основни операции с изображения – обработка, филтриране, морфология.
Функции и библиотеки за компютърно зрение:
- Използване на OpenCV за обработка на изображения.
- Манипулиране на изображения и видео с Python и библиотеки като PIL и matplotlib.
Основни техники за обработка на изображения:
- Разпознаване на лица и обекти.
- Детекция на контури и извличане на характеристики.
- Разпознаване на движение и проследяване на обекти.
Машинно и дълбоко обучение за анализ на изображения:
- Основни понятия за машинно обучение (ML) и невронни мрежи (NN).
- Използване на TensorFlow и Keras за класификация на изображения.
- Обучение на модели за разпознаване на обекти и лица.
Приложения и използване на компютърното зрение:
- Разгадаване на капчи и извличане на текст от изображения.
- Филтриране и обработка на изображения за социални мрежи и приложения за обработка на изображения.
- Разработване на проекти, които включват компютърно зрение за реални приложения.
Етика и сигурност на данните:
- Етични въпроси при използването на системи за разпознаване на лица.
- Защита на личните данни и сигурност при обработка на изображения.
- Възможности и рискове от използването на алгоритми за компютърно зрение.
Разбиране на основните концепции в компютърното зрение:
- Как работят компютърните системи за разпознаване на изображения.
- Основни технологии и алгоритми в компютърното зрение.
Използване на софтуерни инструменти за обработка на изображения:
- Употреба на библиотеки като OpenCV за обработка и анализ на изображения.
- Работа със софтуер за компютърно зрение и обучение на модели.
Разработка на алгоритми за разпознаване на обекти и лица:
- Разработка и обучение на модели за разпознаване на лица и обекти в реално време.
- Използване на дълбоко обучение (deep learning) за усъвършенстване на точността на разпознаване.
Анализ на изображения:
- Извличане на основни характеристики и признаци от изображения.
- Анализ на цветове, текстури и форми.
Разработка на филтри за обработка на изображения:
- Създаване и прилагане на различни видове филтри като размазване, острие, преобразуване на цветове и други.
Изследване на приложенията на компютърното зрение:
- Приложение в роботиката, автомобилната промишленост, медицината и други области.
- Използване на компютърно зрение в ежедневния живот и социалните медии.
Разбиране на проблемите и предизвикателствата в компютърното зрение:
- Разглеждане на етични и правни въпроси, свързани с използването на технологията.
- Разбиране на ограниченията и предизвикателствата на съществуващите технологии.
Решаване на реални проблеми чрез компютърното зрение:
- Работа в екип и решаване на задачи, свързани с обработка на изображения и компютърно зрение.
- Прилагане на уменията за създаване на решения за реални ситуации и задачи.
Аналитични умения: Учениците ще научат да анализират и разбират сложни проблеми, свързани с обработка на изображения и компютърно зрение.
Програмиране и компютърна грамотност: Ще се научат да програмират на Python и да използват библиотеки като OpenCV и TensorFlow за обработка на изображения.
Проблемно решаване: Ще развият уменията си за намиране на решения на практически задачи в областта на компютърното зрение.
Комуникационни умения: Ще се упражняват в комуникацията на технически идеи и резултати пред колеги и ментори.
Етични аспекти на технологиите: Ще се разберат етичните въпроси, свързани с използването на технологии за разпознаване на обекти и лица.
Способност за сътрудничество и работа в екип: Ще научат да работят успешно в екип при проектиране и разработване на приложения за компютърно зрение.
Критично мислене: Ще се упражняват в критичното мислене при оценяване на технологични решения и алгоритми за обработка на изображения.
Самостоятелно учене и управление на проекти: Ще развият способности за самостоятелно учене и управление на проекти в областта на компютърното зрение.
Решаване на проблеми и търсене на информация: Ще се упражняват в уменията за решаване на проблеми и търсене на информация, необходима за реализацията на проекти.
Умения за адаптиране и иновации: Ще се упражняват в уменията за адаптиране към нови технологии и иновации в областта на компютърното зрение.
Основи на компютърното зрение
- Добре дошли във вълшебния свят на компютърното зрение! Тук ще научите как компютърите виждат и интерпретират света около нас. Подгответе се за първата лекция, където ще разгадаем защо компютърите често гледат нещата по-различен начин от нас.
Обработка на изображения
- Няма нищо по-вълнуващо от създаването на снимки, които изглеждат по-добре! В този модул ще научим как да подобрим качеството на изображенията, да премахнем шума и да променяме цветовете. Чудеса ли направихме? Очаквайте резултати, които ще ви оставят безмълвни!
Разпознаване на обекти
- Време е да учим компютъра да разпознава котки от кучета и хотели от паркове! В този модул ще научим алгоритмите как да разпознават обекти на изображения и как да ги класифицират. Готови ли сте да се превърнете в майстор на разпознаването на обекти?
Тракинг и разпознаване на движение
- Всеки си прави стъпки, а сега ще научим как да ги следим! В този модул ще разберем как компютърните системи могат да открият и следят движението на обекти върху време. Следете внимателно, защото ще тестваме вашата умение да предвидите движението преди времето!
Приложения на компютърното зрение
- Време е да влезем в реалния свят! В този модул ще разгледаме различни приложения на компютърното зрение, включително автономни автомобили, медицинска диагностика и сигурностни системи. Къде можете да използвате вашите новодобити умения в компютърното зрение?
Практически Проекти
- Разработка на собствен модел
- Оценка и оптимизация на модели
- Презентиране на проекти и получаване на обратна връзка
- Финален капстоун проект:
- Избор на тема
- Разработка на проекта
- Представяне и защита пред жури
Моля, попълнете този формуляр
- PreviewDuration : 45 mins
- PreviewDuration : 2 hrs
- PreviewDuration : 1 d
- PreviewDuration : 2 d
- Aliquet bibendum justo aliquetDuration : 14 d
Total number of Students in this course : 1
-
darren
-
Mcgettrick
-
Nik Raychev
-
testtest test
-
Kaloyan Andreeev
-
Александър Дойчев
No news found!
-
1 Star
-
2 Stars
-
3 Stars
-
4 Stars
-
5 Stars
Comment ( 1 )
Leave a Reply Cancel reply
- Компютърно Зрение
- 4
- 1
- 17 d 2 h 45 m
- : 50
Свържете се с нас:
Свържете се с нас:
- Бизнес Парк Варна, Сграда Б1, гр. Варна
- support@xplorify.bg
- +358 889 852720
- www.xplorify.bg

test
Suspendisse dignissim, velit sed mattis ultricies, urna sem auctor velit, convallis facilisis libero elit pellentesque metus. Curabitur porta dui sit amet ligula ullamcorper posuere. Pellentesque rutrum nulla vel tempus ullamcorper. Pellentesque lectus augue.