Cursos de Machine Vision

Machine Vision Training

Machine vision (MV) is the technology and methods used to provide imaging-based automatic inspection and analysis for such applications as automatic inspection, process control, and robot guidance in industry. Machine Vision is a subset of Computer Vision.

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Computer Vision with OpenCV

The hands-on approach

Kevin De Cuyper - Automatic Systems

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Programas de los Cursos de Machine Vision

Código Nombre Duración Información General
opencv Visión por Computadora con OpenCV 28 horas 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. Introducción La creación de OpenCV Conceptos API Los Módulos Principales La funcionalidad del núcleo (Core Module) Procesamiento de Imágenes (Módulo Imgproc) Alto Nivel GUI y medios (módulo highgui) Imagen de entrada y salida (módulo imgcodecs) Entrada y salida de vídeo (videoio módulo) Calibración de la cámara y la reconstrucción 3D (módulo calib3d) Marco características 2D (módulo feature2d) Análisis de vídeo (vídeo módulo) Detección de Objetos (módulo objdetect) Machine Learning (módulo ml) Fotografía computacional (foto módulo) OpenCV Viz Temas de Bonificación Acelerado por GPU de Visión por Computador (módulo cuda) OpenCV iOS Temas de bonificación no están disponibles ya que aparte de una carrera a distancia. Pueden ser entregados durante cursos presenciales, tienen como objetivo solamente por un acuerdo previo, y sólo si tanto el entrenador y todos los participantes, tienen ordenador portátil con el apoyo de NVIDIA GPU (para el módulo CUDA) o MacBooks, cuentas de desarrollador de Apple y dispositivos móviles iOS basados en ( iOS para el tema). NobleProg no puede garantizar la disponibilidad de los entrenadores con el hardware necesario.
patternmatching Búsqueda de Patrones 14 horas La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede usar para determinar la existencia de características específicas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Reconocimiento de patrones" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en el sentido de que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no. Audiencia      Ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial      Ingenieros de fabricación, técnicos y gerentes Formato del curso      Este curso presenta los enfoques, las tecnologías y los algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones tal como se aplica a la Visión artificial. Introducción      Visión por computador      Visión de máquina      Patrón de coincidencia vs reconocimiento de patrón Alineación      Características del objeto de destino      Puntos de referencia sobre el objeto      Posición determinante      Determinación de la orientación Medir      Establecer niveles de tolerancia      Medición de longitudes, diámetros, ángulos y otras dimensiones      Rechazar un componente Inspección      Detectando fallas      Ajustando el sistema Observaciones finales
marvin Marco de Procesamiento de Imagen de Marvin - Creando Aplicaciones de Procesamiento de Imágenes y Video con Marvin 14 horas Marvin es un marco de procesamiento de imágenes y videos extensible, multiplataforma y de código abierto desarrollado en Java. Los desarrolladores pueden usar Marvin para manipular imágenes, extraer características de imágenes para tareas de clasificación, generar figuras de forma algorítmica, procesar conjuntos de datos de archivos de video y configurar la automatización de pruebas unitarias. Algunas de las aplicaciones de video de Marvin incluyen filtrado, realidad aumentada, seguimiento de objetos y detección de movimiento. En este curso los participantes aprenderán los principios del análisis de imágenes y video y utilizarán el Marvin Framework y sus algoritmos de procesamiento de imágenes para construir su propia aplicación. Audiencia      Los desarrolladores de software que deseen utilizar un marco de código abierto basado en plug-ins para crear aplicaciones de procesamiento de imágenes y videos Formato del curso      Primero se presentan los principios básicos del análisis de imágenes, el análisis de video y el Marco Marvin. Los estudiantes reciben tareas basadas en proyectos que les permiten practicar los conceptos aprendidos. Al final de la clase, los participantes habrán desarrollado su propia aplicación utilizando el Marvin Framework y las bibliotecas. Introducción a Marvin Descargando e instalando Marvin Configuración de un entorno de desarrollo Eclipse Las tres capas de la arquitectura Marvin      Marco de referencia      Plug-ins      Aplicaciones Componentes y bibliotecas Procesamiento de imágenes en Marvin Procesamiento de video en Marvin Multi-threading en Marvin Pruebas unitarias en Marvin Trabajando con MarvinEditor Creando una aplicación con Marvin Trabajando con complementos Probando la aplicación Aplicaciones de video      Filtrado de video      Resta de la imagen y combinación      Rastreo      Detección de características faciales      Seguimiento en tiempo real de múltiples blobs      Parcial de forma parcial      Detección de píxeles de color de la piel Uso de Marvin Framework para la automatización de pruebas Extendiendo el marco Contribuyendo al proyecto Observaciones finales

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