AI-помощник

Обновлен 30.06.2026

Команда $ sudo teach IT

OpenCV

Name: OpenCV
Price: 999.00 RUB
Availability: InStock

Превратите изображения в данные. OpenCV — ключ к компьютерному зрению. От первых пикселей до собственных проектов.

Практические задания

Помощь от учителя

Поддержка 24/7

Программа курса

14 разделов • 52 уроков

Основы OpenCV

1.1. Введение в OpenCV

1.2. Mat — основная структура данных

1.3. Базовые операции с изображениями

1.4. Рисование и аннотации

Цвет и гистограммы

2.1. Цветовые пространства

2.2. Гистограммы

2.3. Цветокоррекция и улучшение

Геометрические преобразования

3.1. Аффинные преобразования

3.2. Перспективные преобразования

3.3. Ресайз, ресемплинг и пирамиды

3.4. Сшивка панорам (Stitching)

Фильтры и шум

4.1. Линейная фильтрация и свёртка

4.2. Сглаживание и шумоподавление

4.3. Увеличение резкости (Sharpening)

4.4. Производные и градиенты

Морфология и пороги

5.1. Морфологические операции

5.2. Пороговая обработка

5.3. Connected Components

Сегментация

6.1. Watershed

6.2. GrabCut

6.3. K-Means и Meanshift

Контуры

7.1. Поиск и визуализация контуров

7.2. Свойства контуров

7.3. Распознавание форм

7.4. Контурный анализ в реальных задачах

Feature Detection

8.1. Угловые детекторы

8.2. SIFT — Scale-Invariant Feature Transform

8.3. ORB и бинарные дескрипторы

8.4. BLOB Detection

Feature Matching

9.1. Сопоставление дескрипторов

9.2. Гомография

9.3. Image Retrieval и поиск

Видео

10.1. Захват и запись видео

10.2. Обработка видео в реальном времени

10.3. Оптический поток

10.4. Трекинг объектов

Объекты и лица

11.1. Haar Cascades

11.2. HOG + SVM для детекции людей

11.3. QR-коды и ArUco-маркеры

11.4. Распознавание лиц (Face Recognition)

Deep Learning в OpenCV

12.1. dnn-модуль

12.2. YOLO — детекция объектов

12.3. SSD и MobileNet

12.4. Сегментационные модели

OCR и текст

13.1. Детекция текста

13.2. Распознавание текста (Tesseract)

13.3. Pipeline: детекция → распознавание

Финальные проекты

14.1. Детекция документов на фото

14.2. Подсчёт объектов на конвейере

14.3. AR-фильтр через камеру

14.4. Система видеонаблюдения

14.5. Поиск по картинке в коллекции

Преподаватели

Изучите преподавательский состав

Команда $ sudo teach IT

Эксперт

Опытные преподаватели, научные руководители и их помощники ежедневно работают над созданием и улучшением курсов платформы!

Отзывы о курсе

0 отзыва

Войдите в аккаунт, чтобы оставить отзыв о курсе

0ч 00мин 00секдо конца акции

Доступ навсегда

24/7 Support

OpenCV

Python

NumPy

0ч 00мин 00секдо конца акции

AI-помощник

Обновлен 30.06.2026

Команда $ sudo teach IT

OpenCV

Практические задания

Помощь от учителя

Поддержка 24/7

Программа курса

14 разделов • 52 уроков

Основы OpenCV

1.1. Введение в OpenCV

1.2. Mat — основная структура данных

1.3. Базовые операции с изображениями

1.4. Рисование и аннотации

Цвет и гистограммы

2.1. Цветовые пространства

2.2. Гистограммы

2.3. Цветокоррекция и улучшение

Геометрические преобразования

3.1. Аффинные преобразования

3.2. Перспективные преобразования

3.3. Ресайз, ресемплинг и пирамиды

3.4. Сшивка панорам (Stitching)

Фильтры и шум

4.1. Линейная фильтрация и свёртка

4.2. Сглаживание и шумоподавление

4.3. Увеличение резкости (Sharpening)

4.4. Производные и градиенты

Морфология и пороги

5.1. Морфологические операции

5.2. Пороговая обработка

5.3. Connected Components

Сегментация

6.1. Watershed

6.2. GrabCut

6.3. K-Means и Meanshift

Контуры

7.1. Поиск и визуализация контуров

7.2. Свойства контуров

7.3. Распознавание форм

7.4. Контурный анализ в реальных задачах

Feature Detection

8.1. Угловые детекторы

8.2. SIFT — Scale-Invariant Feature Transform

8.3. ORB и бинарные дескрипторы

8.4. BLOB Detection

Feature Matching

9.1. Сопоставление дескрипторов

9.2. Гомография

9.3. Image Retrieval и поиск

Видео

10.1. Захват и запись видео

10.2. Обработка видео в реальном времени

10.3. Оптический поток

10.4. Трекинг объектов

Объекты и лица

11.1. Haar Cascades

11.2. HOG + SVM для детекции людей

11.3. QR-коды и ArUco-маркеры

11.4. Распознавание лиц (Face Recognition)

Deep Learning в OpenCV

12.1. dnn-модуль

12.2. YOLO — детекция объектов

12.3. SSD и MobileNet

12.4. Сегментационные модели

OCR и текст

13.1. Детекция текста

13.2. Распознавание текста (Tesseract)

13.3. Pipeline: детекция → распознавание

Финальные проекты

14.1. Детекция документов на фото

14.2. Подсчёт объектов на конвейере

14.3. AR-фильтр через камеру

14.4. Система видеонаблюдения

14.5. Поиск по картинке в коллекции

Преподаватели

Изучите преподавательский состав

Команда $ sudo teach IT

Эксперт

Отзывы о курсе

0 отзыва

Войдите в аккаунт, чтобы оставить отзыв о курсе

0ч 00мин 00секдо конца акции

Доступ навсегда

24/7 Support

OpenCV

Python

NumPy

0ч 00мин 00секдо конца акции