Los cursos de capacitación de OpenCV (Biblioteca de visión por computadora de código abierto) en vivo, en línea o en el sitio, demuestran a través de discusiones interactivas y prácticas cómo utilizar OpenCV para proyectos de visión por computadora. El entrenamiento de OpenCV está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en México o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en México. NobleProg: su proveedor local de capacitación
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) es una biblioteca de licencia BSD de código abierto que incluye varios centenares de algoritmos de visión por ordenador.
OpenCV es una biblioteca de funciones de programación para descifrar imágenes con algoritmos informáticos. OpenCV 4 es el último lanzamiento OpenCV y proporciona modularidad optimizada, algoritmos actualizados, y más. Con OpenCV 4 y Python, los usuarios podrán ver, cargar y clasificar imágenes y vídeos para el reconocimiento de imágenes avanzadas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros de software que desean programar en Python con OpenCV 4 para el aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Ver, cargar y clasificar imágenes y vídeos utilizando OpenCV 4.
En el caso de que se trate de una enseñanza profunda en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes impactantes de imágenes y vídeos.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor, presenta el software, el hardware y el proceso paso a paso necesarios para construir un sistema de reconocimiento facial desde cero.
El hardware utilizado en este laboratorio incluye Rasberry Pi, un módulo de cámara, servos (opcional), etc. Los participantes son responsables de comprar estos componentes ellos mismos. El software utilizado incluye OpenCV, Linux, Python, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Instale Linux, OpenCV y otras utilidades de software y bibliotecas en un Rasberry Pi.
Configure OpenCV para capturar y detectar imágenes faciales.
Comprenda las diversas opciones para empaquetar un sistema Rasberry Pi para su uso en entornos del mundo real.
Adapte el sistema para una variedad de casos de uso, incluida la vigilancia, la verificación de identidad, etc.
Audiencia
Desarrolladores
Técnicos de hardware / software
Personas técnicas en todas las industrias
Aficionados
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si desea utilizar alguno de estos, contáctenos para organizarlo.
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