Khóa học nhập môn thị giác máy tính C# OpenCV

Tìm hiểu cách sử dụng OpenCV và xử lý hình ảnh thông qua triển khai thực tế nhận dạng danh thiếp. OpenCV sẽ được giải thích ngắn gọn và các chức năng OpenCV cần thiết để triển khai nhận dạng danh thiếp sẽ được giải thích chi tiết hơn. Nói cách khác, thay vì là một khóa học cơ bản, nó cung cấp một phần trích dẫn để sử dụng thực tế trong việc nhận dạng danh thiếp. Nó cũng bao gồm việc sử dụng Tesseract và công cụ OCR của Microsoft. Mã nguồn của khóa học này dựa trên Python, nhưng vì bạn sẽ học các lớp và chức năng OpenCV cũng như công nghệ xử lý và nhận dạng hình ảnh nên sẽ không khó để áp dụng nó cho Android và iOS dựa trên điều này. Những người tham gia khóa học sẽ được cung cấp slide bài giảng và mã nguồn nhận dạng danh thiếp thực tế. Nội dung bài giảng đã được hoàn thiện và kiểm chứng hơn nữa trong ba buổi hội thảo ngoại tuyến tổ chức vào tháng 1 và tháng 2 năm 2017, đã được người hướng dẫn ghi lại cẩn thận để sử dụng trực tuyến. Đây là các hàm OpenCV được sử dụng trong bài giảng này. 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.hình chữ nhật() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

OpenCV có nhiều chức năng hữu ích, bao gồm xử lý hình ảnh, bố cục 3D, theo dõi, học máy, nhận dạng và học sâu. Và nó miễn phí cho mục đích thương mại. Thật là một thư viện tuyệt vời phải không?

Khi bạn tải hình ảnh lên, Opencv sẽ xử lý hình ảnh đó để tạo một ứng dụng web phát hiện khuôn mặt.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

Khóa học này là quá trình học từng bước về nguyên lý nhận diện hình ảnh và đối tượng sử dụng deep learning từ cơ bản đến các mô hình mới nhất. - Xây dựng nền tảng: Hiểu về tensor và cấu trúc cơ bản của mạng neural với Pytorch - Hiểu về hình ảnh: Học khái niệm computer vision, cấu trúc dữ liệu hình ảnh, kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Augmentation) - Học mô hình CNN: Thực hành phân loại hình ảnh với mạng neural tích chập (CNN) (CIFAR-10, v.v.) - Transfer Learning: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để học nhanh với ít dữ liệu - Object Detection: Hiểu và thực hành các mô hình phát hiện đối tượng mới nhất như R-CNN, YOLO, SSD, DETR - Segmentation: Trải nghiệm phân đoạn đối tượng theo từng pixel thông qua U-Net, Mask R-CNN

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Ngành đóng tàu và vận tải biển là lĩnh vực đại diện của công nghiệp nặng truyền thống, nhưng đang đảm bảo sức cạnh tranh mới thông qua sự kết hợp của chuyển đổi số và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học này được cấu thành tập trung vào các trường hợp ứng dụng cụ thể được sử dụng trong thực tế như quản lý sản xuất nhà máy đóng tàu dựa trên AI, tự động hóa thiết kế tàu thuyền, tối ưu hóa logistics hàng hải, xây dựng hệ thống bảo trì dự đoán. Với cách tiếp cận tập trung vào thực tế, bạn có thể hiểu được **'AI thực sự hoạt động như thế nào trong nhà máy đóng tàu'** chứ không chỉ là lý thuyết đơn thuần. Ngoài ra, còn đề cập đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu, huấn luyện mô hình cần xem xét trong giai đoạn đưa công nghệ AI vào sử dụng, và cả những hạn chế đặc thù của môi trường hàng hải.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.