مقدمة في معالجة الصور والرؤية الحاسوبية

فهرس موضوعات التدريب

الأول: "نظرة عامة على معالجة الصور والرؤية الحاسوبية"​

ما هي رؤية الكمبيوتر؟​

ما هي معالجة الصور؟​

الاختلافات بين رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور​

التطبيقات والتطورات المستقبلية​

تهيئة بيئة العمل​

مقدمة لحزم Python المتاحة لرؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور (وسادة ، Scikit-image ، OpenCV)​

راجع أساسيات Python و Numpy و OpenCV​

شرح أساسيات الصورة​

الثاني: "معالجة الصور باستخدام OpenCV ​

تحويل الصور بين نماذج الألوان المختلفة​

تغيير تباين وسطوع الصور​

فهم الرسوم البيانية للصور​

تطبيق التحويلات الهندسية على الصور​

كشف زوايا هاريس​

​الثالث "معالجة الصور باستخدام OpenCV الجزء (2) وتحليل الفيديو"​

خياطة الصورة و تجزئة فهم الصور بشكل أفضل​

قراءة وكتابة الفيديوهات​

العمليات الأساسية على مقاطع الفيديو​

الخلفية الطرح وتدفق البصر​

الرابع: "تفسير التعلم الآلي باستخدام رؤية الكمبيوتر"​

مقدمة في التعلم الآلي​

تطبيقات التعلم الآلي للرؤية الحاسوبية​

استخدام نماذج التعلم العميق المدربة مسبقًا في OpenCV​

التعرف الضوئي على الحروف OCR​

الخامس: "التطبيقات العملية للرؤية الحاسوبية والتعلم العميق"​

مقدمة عن وحدات الكشف عن الكائنات (YOLO ، SSD)​

اكتشاف الكائن في الصور​

الكشف عن الكائنات وتتبعها في مقاطع الفيديو باستخدام SSD​

مقدمة في السيارات ذاتية القيادة​

مخرجات التعلم

عند الانتهاء من هذه الدورة ، سوف تتعلم تقنيات رؤية الكمبيوتر الأساسية وتكون قادرًا على تطبيق رؤية الكمبيوتر ومعالجة الصور لمجموعة متنوعة من التطبيقات. سيكون لدى المتعلمين (المشاركون في هذه الدورة) فهم أفضل للمفاهيم التالية:​

Image basics and colorspace conversion - Segmentation - Filtering

Morphology - Edge detection - Video analysis - Machine learning 

Face detection  and Object detection and tracking​

​

المتطلبات السابقة للتدريب

المؤهلات: خريج  في علوم الكمبيوتر والمهندسين والمطورين​

المعرفة : يفضل الالمام بالمهارات التالية في هذه الدورة: البرمجة: معرفة عملية أساسية. ستكون جميع رموز المحاضرات ورموز المشروع بلغة بايثون.​

مستوى الخبرة: خبرة في مجال البرمجة لا تقل عن سنة ​