Khóa Học Làm Chủ Computer Vision OpenCV4 Trong Python Với Deep Learning

Bạn sẽ học được gì:

• + Tìm hiểu và sử dụng OpenCV4 trong Python.
• + Cách sử dụng Deep Learning bằng Keras & TensorFlow trong Python.
• + Tạo Trình nhận diện & Nhận dạng khuôn mặt và tạo giao dịch hoán đổi nâng cao của riêng bạn bằng DLIB.
• + Phát hiện đối tượng, theo dõi và phân tích chuyển động.
• + Tạo ứng dụng thực tế Augmented.
• + Các kỹ năng lập trình như Python cơ bản và Numpy.
• + Cách sử dụng Computer Vision trong việc thực hiện khởi động các ý tưởng thú vị.
• + Tìm hiểu về Neural và Convolutional Neural Network.
• + Tìm hiểu cách xây dựng Trình phân loại hình ảnh đơn giản trong Python.
• + Tìm hiểu cách xây dựng Trình đọc OCR (OCR Reader) cho thẻ tín dụng.
• + Learn to Perform Neural Style Transfer Using OpenCV.
• + Tìm hiểu cách thực hiện Phát hiện nhiều đối tượng trong OpenCV (tối đa 90 đối tượng!) Bằng cách sử dụng SSD (Single Shot Detector).
• + Tìm hiểu cách chuyển đổi hình ảnh đen trắng thành màu sắc bằng Caffe.
• + Tìm hiểu cách xây dựng một nhận dạng biển số tự động (ALPR).
• + Tìm hiểu những điều cơ bản về thị giác máy tính và xử lý hình ảnh.

Bạn sẽ học:

• 1. Các khái niệm chính của Computer Vision & OpenCV (sử dụng phiên bản mới nhất OpenCV 4)
• 2. Để thực hiện các thao tác hình ảnh  như biến đổi, cắt xén, làm mờ, ngưỡng, phát hiện cạnh và cắt xén.
• 3. Cách phân đoạn hình ảnh bằng cách tìm hiểu đường viền, vòng tròn và phát hiện đường. Bạn thậm chí sẽ tìm hiểu làm thế nào để ước tính gần đúng, thực hiện lọc và sắp xếp đường viền cũng như xấp xỉ.
• 4. Sử dụng tính năng phát hiện (SIFT, SURF, FAST, BRIEF & ORB) để phát hiện đối tượng.
• 5. Thực hiện phát hiện đối tượng cho khuôn mặt, người và xe.
• 6. Trích xuất các mốc trên khuôn mặt để phân tích khuôn mặt, áp dụng các bộ lọc và hoán đổi khuôn mặt.
• 7. Triển khai Machine Learning trong Computer Vision để nhận dạng chữ số viết tay.
• 8. Thực hiện nhận diện khuôn mặt.
• 9. Thực hiện và hiểu Phân tích chuyển động & Theo dõi đối tượng.
• 10. Sử dụng các kỹ thuật chụp ảnh tính toán cơ bản để Phục hồi Ảnh (loại bỏ các dấu, đường, nếp nhăn và vết nhòe khỏi các ảnh bị hỏng cũ).
• 11. Làm thế nào để trở thành một chuyên gia thị giác máy tính thực thụ bằng cách bắt đầu vào Deep Learning (hơn 3 giờ cho Deep Learning với Keras trong Python).
• 12. Làm thế nào để phát triển ý tưởng sản phẩm Computer Vision.
• 13. Cách thực hiện Phát hiện đa đối tượng (90 loại đối tượng).
• 14. Cách tô màu cho ảnh và video đen trắng.
• 15. Neural Style Transfers – Áp dụng phong cách nghệ thuật của Van Gogh, Picasso và những người khác vào bất kỳ hình ảnh nào.
• 16.Cách tạo nhận dạng biển số tự động của riêng bạn (ALPR).
• 17. Nhận dạng số thẻ tín dụng (Xây dựng Trình phân loại OCR của riêng bạn với PyTesseract).

• 1. Vẽ phác thảo trực tiếp bằng webcam của bạn.
• 2. Xác định hình dạng.
• 3. Đếm vòng tròn và Ellipse.
• 4. Tìm Waldo.
• 5. Phát hiện đối tượng đơn bằng cách sử dụng OpenCV.
• 6. Phát hiện xe hơi và người đi bộ sử dụng Cascade Classifier.
• 7. Hoán đổi khuôn mặt trực tiếp (MSQRD & Snapchat filters!!!)
• 8. Yawn Detector và Counter.
• 9. Phân loại chữ viết tay.
• 10. Nhận diện khuôn mặt.
• 11. Ball Tracking.
• 12. Photo-Restoration.
• 13. Tự động nhận dạng biển số (ALPR).
• 14. Neural Style Transfer Mini Project.
• 15. Phát hiện nhiều đối tượng trong OpenCV (tối đa 90 đối tượng!) Sử dụng SSD (Single Shot Detector)
• 16. Tô màu hình ảnh và video đen trắng.

• 1. Xây dựng một trình phân loại chữ số viết tay.
• 2. Xây dựng bộ phân loại nhiều hình ảnh.
• 3. Xây dựng phân loại mèo vs chó.
• 4. Tìm hiểu cách tăng hiệu suất CNN bằng cách sử dụng Data Augmentation.
• 5. Trích xuất và phân loại số thẻ tín dụng.