AI-помощник
Обновлен 06.11.2026
OpenCV
Превратите изображения в данные. OpenCV — ключ к компьютерному зрению. От первых пикселей до собственных проектов.
Практические задания
Помощь от учителя
Поддержка 24/7
- 52 урока
- 52 теста
- ИИ-помощник
- Сертификат
- Навсегда
Программа курса
14 разделов • 52 уроков
1
Основы OpenCV
1.1. Введение в OpenCV
1.2. Mat — основная структура данных
1.3. Базовые операции с изображениями
1.4. Рисование и аннотации
2
Цвет и гистограммы
2.1. Цветовые пространства
2.2. Гистограммы
2.3. Цветокоррекция и улучшение
3
Геометрические преобразования
3.1. Аффинные преобразования
3.2. Перспективные преобразования
3.3. Ресайз, ресемплинг и пирамиды
3.4. Сшивка панорам (Stitching)
4
Фильтры и шум
4.1. Линейная фильтрация и свёртка
4.2. Сглаживание и шумоподавление
4.3. Увеличение резкости (Sharpening)
4.4. Производные и градиенты
5
Морфология и пороги
5.1. Морфологические операции
5.2. Пороговая обработка
5.3. Connected Components
6
Сегментация
6.1. Watershed
6.2. GrabCut
6.3. K-Means и Meanshift
7
Контуры
7.1. Поиск и визуализация контуров
7.2. Свойства контуров
7.3. Распознавание форм
7.4. Контурный анализ в реальных задачах
8
Feature Detection
8.1. Угловые детекторы
8.2. SIFT — Scale-Invariant Feature Transform
8.3. ORB и бинарные дескрипторы
8.4. BLOB Detection
9
Feature Matching
9.1. Сопоставление дескрипторов
9.2. Гомография
9.3. Image Retrieval и поиск
10
Видео
10.1. Захват и запись видео
10.2. Обработка видео в реальном времени
10.3. Оптический поток
10.4. Трекинг объектов
11
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)
12
Deep Learning в OpenCV
12.1. dnn-модуль
12.2. YOLO — детекция объектов
12.3. SSD и MobileNet
12.4. Сегментационные модели
13
OCR и текст
13.1. Детекция текста
13.2. Распознавание текста (Tesseract)
13.3. Pipeline: детекция → распознавание
14
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
Отзывы о курсе
0 отзыва
Войдите в аккаунт, чтобы оставить отзыв о курсе
Статьи по теме
OpenCV: калибровка пайплайна — как добиться стабильности детекта на разных освещенияхРазберём предобработку (масштаб, шум, освещение), выбор порогов и контроль качества результатов. Научитесь делать мини-наборы для тестов, чтобы изменения не ломали детект.
Компьютерное зрение на практике: детектируем объекты на видео с помощью OpenCV и PythonШаг за шагом строим пайплайн обработки видеопотока: захват кадров, фоновое вычитание, трекинг объектов. Весь код — рабочий, с объяснением каждого параметра.
Как работает компьютерное зрение: от пикселя до распознавания объектовОбзорная статья о ключевых концепциях CV — фильтрации, детекции краёв, contours и базовом распознавании — с примерами на OpenCV и Python.
В курсе
- 14 модулей · 52 урока
- 52 теста на понимание
- ИИ-помощник прямо в уроке
- Сертификат об окончании
- Доступ навсегда
OpenCV
Python
NumPy