通過互動討論和實踐練習如何利用OpenCV進行計算機視覺項目，本地，有指導的實時OpenCV（開源計算機視覺庫）培訓課程將展示。 OpenCV培訓可作為“現場實時培訓”或“遠程實時培訓”。現場實地培訓可在當地客戶所在地進行台灣或者在NobleProg公司的培訓中心台灣 。遠程實時培訓通過交互式遠程桌面進行。 NobleProg您當地的培訓提供商。
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客戶評論
我真的很喜歡親自動手的方法。
Kevin De Cuyper
課程: Computer Vision with OpenCV
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輕鬆使用VideoCapture功能從筆記本電腦相機中獲取視頻圖像..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
課程: Computer Vision with OpenCV
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我很享受培訓師提供的關於如何使用這些工具的建議。這是從互聯網無法獲得的東西，非常有用..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
課程: Computer Vision with OpenCV
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我很享受培訓師提供的關於如何使用這些工具的建議。這是從互聯網無法獲得的東西，非常有用..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
課程: Computer Vision with OpenCV
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這很容易理解。
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
課程: Computer Vision with OpenCV
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OpenCV課程大綱
課程名稱
課程時長
概觀
課程名稱
課程時長
概觀
28小時
概觀
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms.
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
21小時
概觀
這個有指導意義的實時培訓介紹了從零開始構建面部識別系統所需的軟件，硬件和分步驟過程。面部識別也被稱爲人臉識別。 本實驗中使用的硬件包括Rasberry Pi，相機模塊，舵機（可選）等。參與者負責自行購買這些組件。使用的軟件包括OpenCV，Linux，Python等。 在培訓結束後，參與者將能夠： 在Rasberry Pi上安裝Linux，OpenCV和其他軟件實用程序和庫。 配置OpenCV以捕獲和檢測面部圖像。 了解將Rasberry Pi系統打包用于實際環境的各種選項。 使系統適應各種用例，包括監視，身份驗證等。 聽衆 開發商硬件/軟件技術人員所有行業的技術人員愛好者 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 注意 其他硬件和軟件選項包括：Arduino，OpenFace，Windows等。如果您想使用其中的任何一種，請聯系我們安排。
14小時
概觀
This instructor-led, live training in 台灣 (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
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