Компьютерные науки

Введение в разработку мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP

Программа об алгоритмах компьютерного зрения и машинного обучения для мультимедийных задач. В программе изучаются методы обработки изображений с использованием библиотек OpenCV и IPP.
Студентов 912 Выпускников 43 Для специалистов
690 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
Темы:
Программирование
Объем
36 час.
Длительность
30 дней
Нагрузка в неделю
9 час.
Формат обучения
Дистанционно (самостоятельно)
Описание Эта учебная программа посвящена практическому освоению технологий анализа визуальных данных. В рамках обучения рассматриваются цветовые модели, базовые операции над изображениями и современные методы классификации. Основной упор сделан на работу с библиотеками OpenCV и IPP в среде Microsoft Visual Studio. Обучение включает лабораторный практикум, где на примерах реальных кодов разбираются задачи компьютерного зрения и оценивается производительность различных алгоритмов. Программа помогает исследователям и разработчикам освоить подходы машинного обучения и получить навыки создания функциональных мультимедийных приложений для решения прикладных задач.
Цели
  • Сформировать базу знаний в области компьютерного зрения и обработки мультимедийных данных.
  • Познакомить с функционалом и архитектурой библиотек OpenCV и IPP.
  • Раскрыть принципы машинного обучения для классификации визуальных образов.
  • Дать практические ориентиры по разработке и профилированию алгоритмов в Visual Studio.
Чему я научусь?
  • Собирать и подключать библиотеки OpenCV и IPP в среде Microsoft Visual Studio.
  • Выполнять базовые операции обработки и трансформации цифровых изображений.
  • Применять методы машинного обучения для классификации изображений.
  • Разрабатывать мультимедийные приложения с пошаговой отладкой кода.
  • Сравнивать производительность различных алгоритмов компьютерного зрения.

Авторы

Бовырин Александр Владимирович
Бовырин Александр Владимирович
Кандидата физико-математических наук.
Дружков Павел Николаевич
Дружков Павел Николаевич
Ассистент кафедры математической логики и высшей алгебры факультета вычислительной математики и кибернетики Нижегородского государственного университета им. Н.И.Лобачевского.
Ерухимов Виктор Львович
Ерухимов Виктор Львович
Технический директор компании Itseez.
Золотых Николай Юрьевич
Золотых Николай Юрьевич
К.ф.-м.н. (1998), доцент (2003)
Кустикова Валентина Дмитриевна
Кустикова Валентина Дмитриевна
Ассистент кафедры Математического обеспечения ЭВМ факультета Вычислительной математики и кибернетики Нижегородского государственного университета им. Н.И.Лобачевского.
Лысенков Илья Дмитриевич
Лысенков Илья Дмитриевич
Компания Itseez.
Мееров Иосиф Борисович
Мееров Иосиф Борисович
К.т.н. (с 2005г.), доцент (с 2009г.), заместитель заведующего кафедрой математического обеспечения ЭВМ факультета вычислительной математики и кибернетики Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского.
Писаревский Вадим Николаевич
Писаревский Вадим Николаевич
Ведущий инженер компании Itseez.
Половинкин Алексей Николаевич
Половинкин Алексей Николаевич
М.н.с. кафедры Математического обеспечения ЭВМ факультета Вычислительной математики и кибернетики Нижегородского государственного университета им. Н.И.Лобачевского.
Сысоев Александр Владимирович
Сысоев Александр Владимирович
К.т.н., ассистент кафедры математического обеспечения ЭВМ факультета вычислительной математики и кибернетики Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского.
Чему я научусь?
  • Собирать и подключать библиотеки OpenCV и IPP в среде Microsoft Visual Studio.
  • Выполнять базовые операции обработки и трансформации цифровых изображений.
  • Применять методы машинного обучения для классификации изображений.
  • Разрабатывать мультимедийные приложения с пошаговой отладкой кода.
  • Сравнивать производительность различных алгоритмов компьютерного зрения.

Учебный план

№ Занятия
Экзамен экстерном Внимание! Экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите подтвердить свои знания по данному курсу без его изучения или поверить свои знания по нему. Экзамен экстерном можно сдать только один раз. 90 мин
1 Основные цветовые модели, представление изображения, базовые операции над изображениями В лекции дается определение компьютерного зрения, рассматриваются области его применения. Рассматриваются вопросы формирования изображений. Приведена классификация... В лекции дается определение компьютерного зрения, рассматриваются области его применения. Рассматриваются вопросы формирования изображений. Приведена классификация изображений, а также описаны основные методы обработки изображений. Приводится характеристика основных цветовых пространств. ещё
Основные цветовые модели, представление изображения, базовые операции над изображениями тест для курса Введение в разработку мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 60 мин
2 Введение в машинное обучение В лекции рассматриваются основные задачи машинного обучения, приведены основные методы решения этих задач.
Введение в машинное обучение тест для курса Введение в разработку мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 45 мин
3 Начало работы с библиотекой OpenCV В лекции приводятся: обзор библиотеки OpenCV, описание программ на C/C++ и Python.
Начало работы с библиотекой OpenCV тест для курса Введение в разработку мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 30 мин
4 Введение в библиотеку IPP В лекции приводится подробное описание структуры библиотеки IPP, модели ее использования. Описываются основные типы данных и... В лекции приводится подробное описание структуры библиотеки IPP, модели ее использования. Описываются основные типы данных и функций, даны примеры работы с ними. Приведен пример создания приложения в среде MICROSOFT VISUAL STUDIO 2010. ещё
Введение в библиотеку IPP тест для курса Введение в разработку мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 40 мин
5 Сборка и установка библиотеки OpenCV. Использование библиотеки в среде Microsoft Visual Studio В работе предлагается описание возможных способов сборки и установки библиотеки OpenCV. Приводится последовательность действий, которые необходимо... В работе предлагается описание возможных способов сборки и установки библиотеки OpenCV. Приводится последовательность действий, которые необходимо выполнить для настройки среды Microsoft Visual Studio при разработке приложений с использованием функций библиотеки. Далее рассматриваются некоторые элементарные операции обработки изображений, решается задача выделения контуров объекта и разрабатывается приложение с целью освоения этих элементарных операций. Описываются некоторые операции работы с видеоданными, рассматривается задача видеодетектирования лиц с использованием классификатора Хаара. Разрабатывается приложение, которое демонстрирует применение некоторых функций работы с видео, а также реализации указанного детектора, входящей в состав библиотеки OpenCV. ещё
6 Базовые операции обработки изображений В работе предлагается описание базовых операций обработки изображений. Приводятся прототипы функций библиотеки OpenCV, содержащих реализацию рассматриваемых... В работе предлагается описание базовых операций обработки изображений. Приводятся прототипы функций библиотеки OpenCV, содержащих реализацию рассматриваемых функций с описанием назначения входных параметров. Предлагаются примеры программ, демонстрирующие использование каждой функции. Проводится анализ результатов запуска этих программ на некоторых тестовых изображениях. Разрабатывается структура консольного графического редактора, который обеспечивает возможность применения рассматриваемых операций обработки изображений. Рассматривается структура графического редактора посредством использования Qt-компонент библиотеки OpenCV ещё
7 Машинное обучение В работе приводится краткое описание некоторых алгоритмов классификации и кластеризации. Приводятся и описываются интерфейсы структур и... В работе приводится краткое описание некоторых алгоритмов классификации и кластеризации. Приводятся и описываются интерфейсы структур и классов, прототипы функций библиотеки OpenCV, реализующих рассматриваемые алгоритмы. Предлагаются примеры программ, демонстрирующие использование данных классов и функций. Приводятся результаты работы алгоритмов на модельных задачах. Разрабатывается структура приложений, для решения задач классификации и кластеризации. ещё
8 Классификация изображений с использованием bag-of-words методов В работе предлагается описание основных шагов bag-of-words подхода для классификации изображений. Рассматриваются прототипы функций библиотеки OpenCV,... В работе предлагается описание основных шагов bag-of-words подхода для классификации изображений. Рассматриваются прототипы функций библиотеки OpenCV, необходимые для реализации данных шагов, с описанием назначения входных параметров. Предлагаются примеры подпрограмм, демонстрирующие использование каждой функции. Разрабатывается приложение, содержащее реализацию bag-of-words подхода для классификации двух категорий изображений. Проводится вычислительный эксперимент на наборе данных, применяемом на практике. Рассматривается зависимость результатов применения подхода от используемых параметров. ещё
9 Сравнение производительности некоторых алгоритмов в библиотеках OpenCV и IPP Работа построена следующим образом: в начале демонстрируется процесс разработки программного приложения, позволяющего единообразно орга-низовать запуск экспериментов... Работа построена следующим образом: в начале демонстрируется процесс разработки программного приложения, позволяющего единообразно орга-низовать запуск экспериментов по сравнению производительности. Далее поясняется, как можно выполнить сравнение для алгоритмов медианной фильтрации, эрозии, дилатации, построения гистограммы. Приводятся ре- зультаты первых прикидочных экспериментов, даются рекомендации и задания для самостоятельной проработки. ещё
Тренировочный экзамен Внимание! Тренировочный экзамен экстерном не обязательный для сдачи. При желании вы можете его пройти, если хотите проверить свои знания курса перед сдачей экзамена. Тренировочный экзамен можно сдавать сколько угодно один раз. 90 мин
Экзамен 60 мин

Какой документ я получу?

Сертификат

Выдаётся автоматически после успешного завершения программы.

Удостоверение о повышении квалификации

Выдается при наличии среднего специального или высшего образования (необходимые документы).

Стоимость программы

690 ₽ 1 200 ₽
или любая сумма на ваше усмотрение
Вы можете оплатить любую сумму, чтобы поддержать наш проект и авторов программы. Объем услуг не зависит от размера вашей оплаты.
^