C＃OpenCVコンピュータビジョン入門コース

画像をアップロードすると、Opencvが処理して顔を検出するWebアプリを作成します。

名刺認識を実装する実践を通じて、OpenCVを活用し、画像を処理する方法を学びます。 OpenCVについては簡単に説明し、名刺認識を実装するために必要なOpenCV関数はより詳細に説明する方法です。つまり、基礎講座というよりは名刺認識という実戦のためのエキスを提供します。 TesseractとMicrosoftのOCRエンジンを活用する方法も含まれています。 本講義のソースコードはPythonベースですが、活用するOpenCVクラスや関数と画像認識や処理技術を習得するため、これをもとにAndroidやiOSに適用することは無理はないでしょう。 受講者は講義スライド、実際に動作する名刺認識ソースコードを提供します。 2017年1月と2月に3回のオフラインセミナーを行い、さらに改善され検証された講義内容を講師が丁寧にオンライン用に再録したものです。 本講義で活用されるOpenCV関数です。 cv2.Canny() cv2.GaussianBlur() cv2.VideoCapture() cv2.adaptiveThreshold() cv2.approxPolyDP() cv2.arcLength() cv2.boundingRect() cv2.boxPoints() cv2.contourArea() cv2.convertScaleAbs() cv2.createTrackbar() cv2.cvtColor() cv2.destroyAllWindows() cv2.dilate() cv2.drawContours() cv2.findContours() cv2.getAffineTransform() cv2.getPerspectiveTransform() cv2.getTrackbarPos() cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite() cv2.minAreaRect() cv2.namedWindow() cv2.rectangle() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

OpenCVは、画像処理、3D構成、追跡、機械学習、認識、ディープラーニングまで、非常に便利な機能がたくさんあります。そして商業使用まで無料です。本当に素敵な図書館ですか？

AIを研究したり、それを活用してプロジェクトを進める場合、基本的な論文の実装は必須です。この講義を通じて実際の論文を実施し、実務能力をアップグレードしましょう！

ディープラーニングを活用したコンピュータビジョンの最も重要な演算である、畳み込み（コンボリューション）を集中的に扱う講義です。

実務への適用や面接対策でお困りではありませんか？私の現場での経験を活かし、CNNからDETRまでコードを中心にしっかりとレクチャーします。

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

AI人工知能、モバイルが大勢だということは言うまでもありません。ところで、機械学習とディープラーニングを学び、モバイルでどのように書くのでしょうか？それでは、生活の中で活用される便利なモバイルComputer Visionプロジェクトを一緒に学びましょう。

ボストンマラソンのビッグデータに基づいて、PythonとTensorflow 2を利用して、多様で有用な機械学習回帰（Regression）と分類（Classification）プロジェクトを理論とともに学ぶ機械学習総合プロジェクトコースです。