Компьютерные науки

Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP

В программе рассматриваются методы создания мультимедийных приложений с фокусом на решение практических задач компьютерного зрения и машинного обучения.
Студентов 458 Выпускников 55 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 Учебная программа посвящена применению алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения при создании мультимедийных продуктов. В учебной программе изучаются цветовые модели, методы классификации изображений и отслеживания движения объектов. Детально разбираются установка, сборка и тестирование производительности при использовании библиотек OpenCV и IPP. Практическая часть содержит коды программ с описанием их пошаговой разработки. Учебная программа ориентирована на инженеров и программистов, которым важно освоить решение профильных задач с помощью современного инструментария.
Цели
  • Познакомить с основными задачами, моделями и методами создания мультимедийных приложений.
  • Раскрыть алгоритмы решения ключевых задач компьютерного зрения и машинного обучения.
  • Сформировать понимание принципов работы с библиотеками OpenCV и IPP.
Чему я научусь?
  • Решать задачи компьютерного зрения с помощью библиотек OpenCV и IPP.
  • Разрабатывать мультимедийные приложения на основе алгоритмов машинного обучения.
  • Применять коды программ и методические указания для пошаговой разработки алгоритмов.

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?
  • Решать задачи компьютерного зрения с помощью библиотек OpenCV и IPP.
  • Разрабатывать мультимедийные приложения на основе алгоритмов машинного обучения.
  • Применять коды программ и методические указания для пошаговой разработки алгоритмов.

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 Разработка 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 Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 45 мин
3 Детекторы и дескрипторы ключевых точек. Алгоритмы классификации изображений. Задача детектирования объектов на изображениях и методы её решения В лекции приводятся описание детекторов особых точек, дескрипторов особых точек, методах классификации изображений, методов детектирования объектов.
Детекторы и дескрипторы ключевых точек. Алгоритмы классификации изображений. Задача детектирования объектов на изображениях и методы её решения тест для курса Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 60 мин
4 Отслеживание движения и алгоритмы сопровождения ключевых точек В лекции приводится краткая характеристика различных случаев движения в задачах компьютерного зрения. Приведена классификация задач в... В лекции приводится краткая характеристика различных случаев движения в задачах компьютерного зрения. Приведена классификация задач в зависимости от типов движения. Описаны основные методы, применяемые для решения приведенных задач. ещё
Отслеживание движения и алгоритмы сопровождения ключевых точек тест для курса Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 65 мин
5 Проективная геометрия в компьютерном зрении В лекции приводятся основные приложения проективной геометрии в компьютерном зрении. Дается описание проективной модели камеры, модели... В лекции приводятся основные приложения проективной геометрии в компьютерном зрении. Дается описание проективной модели камеры, модели искажения линз. Приведено применение описанной модели для задач определения позы объекта, калибрации камеры. Приведено описание подхода к восстановлению трехмерной сцены по данным двух камер. ещё
Проективная геометрия в компьютерном зрении тест для курса Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 40 мин
6 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 Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 30 мин
7 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 Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP 40 мин
8 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
9 Базовые операции обработки изображений
10 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
11 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
12 Сборка и установка Intel® Integrated Performance Primitives. Использование библиотеки в среде Microsoft® Visual Studio В работе предлагается описание процедуры установки библиотеки Intel® IPP в составе пакета Intel® Parallel Studio XE... В работе предлагается описание процедуры установки библиотеки Intel® IPP в составе пакета Intel® Parallel Studio XE 2013. Приводится последовательность действий, которые необходимо выполнить для настройки среды Microsoft Visual Studio при разработке приложений с использованием функций библиотеки. Далее рассматривается задача медианной фильтрации изображения. Предлагается решение на базе библиотек OpenCV и Intel® IPP. Вводится задача определения прямых линий на изображении, описывается схема решения с использованием преобразования Хафа. Предлагается программные реализации на базе библиотек OpenCV и Intel® IPP. ещё
13 Сравнение производительности некоторых алгоритмов в библиотеках OpenCV и IPP Работа построена следующим образом: в начале демонстрируется процесс разработки программного приложения, позволяющего единообразно организовать запуск экспериментов... Работа построена следующим образом: в начале демонстрируется процесс разработки программного приложения, позволяющего единообразно организовать запуск экспериментов по сравнению производительности. Далее поясняется, как можно выполнить сравнение для алгоритмов медианной фильтрации, эрозии, дилатации, построения гистограммы. Приводятся результаты первых прикидочных экспериментов, даются рекомендации и задания для самостоятельной проработки. ещё
14 Оптимизация и распараллеливание вычислений в задаче детектирования объектов на изображениях с использованием алгоритма Latent SVM "В работе рассматривается задача детектирования объектов разных классов на изображениях. Приводится содержательная и математическая постановка задачи.... "В работе рассматривается задача детектирования объектов разных классов на изображениях. Приводится содержательная и математическая постановка задачи. Выполнение работы предполагает, что исходным материалом является последовательная реализация алгоритма Latent SVM и тестовое приложение, которое осуществляет поиск объектов некоторого заданного класса на изображении (модель класса объектов и изображение являются параметрами командной строки приложения). Также предоставляется документация, содержащая описание основных структур данных и функций. Одной из базовых операций алгоритма Latent SVM является операция вычисления сверток. Последовательная реализация предусматривает возможность вычисления сверток с использованием прямого алгоритма и с использованием быстрого двумерного преобразования Фурье (БПФ). Поэтому выделяется два направления оптимизации и распараллеливания, связанные с соответствующими реализациями. В процессе выполнения лабораторной работы предлагается определить ""горячие"" точки программы – функции, в которых программа проводит наибольшее время. На первом этапе необходимо оптимизировать наиболее трудоемкие функции. Затем выполнить их распараллеливание и оценить эффективность разработанных параллельных реализаций. На втором этапе предлагается выполнить распараллеливание оптимизированной последовательной версии на более высоком уровне с точки зрения схемы работы алгоритма." ещё
15 Детектирование пешеходов В работе приводится краткое описание алгоритма вычисления HOG-признаков и детектора пешеходов, основанного на методе бегущего окна,... В работе приводится краткое описание алгоритма вычисления HOG-признаков и детектора пешеходов, основанного на методе бегущего окна, использующего HOG-признаки и машину опорных векторов в качестве классификатора. Приводятся и описываются интерфейсы классов библиотеки OpenCV, реализующих рассматриваемые алгоритмы. Приводится описание схемы самостоятельного обучения классификаторов для решения задачи детектирования. Приводится описание интерфейса класса, реализующего алгоритм детектирования LatentSVM. Предлагаются примеры программ, демонстрирующие использование рассмотренных классов. 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.
^