Lernraum DREI [code-b]

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Lernraum DREI: Bildverarbeitung

In der Bildverarbeitung behandeln wir die folgenden Inhalte:

  • Numerik-Bibliothek Numpy, als Grundlage für OpenCV
  • Bildverarbeitung in OpenCV
  • Objekterkennung, analytisch und mit HOG-Classifier
  • Texterkennung mit Tesseract

Numerik-Bibliothek Numpy

Numpy dient als Grundlage für OpenCV und insbesondere sind Bilder als Arrays gespeichert, daher lohnt es, sich diese Numpy-Einführung anzuschauen:

Hier ist das Handout.

Bildverarbeitung in OpenCV

Hallo Welt ergibt in der Bildverarbeitung keinen Sinn, aber ein paar erste Schritte müssen schon sein. Hier  unternehmt ihr erste Schritte: ladet Bilder, zeigt sie an, filtert and transformiert sie:

Die Grundlagen sind in diesem Handout festgehalten.

Objekterkennung, analytisch und mit HOG-Classifier

Ich verbinde mit Computer Vision immer Kästchen um Objekte – das gehen wir hier mal an. Dazu verwenden wir zwei Verfahren, ein analytisches, das ohne Training auskommt sowie einen tortrainierten HOG-Classifier.

Analytisch

HOG-Classifier

Hier findet ihr ein Handout zur Object Detection.

Texterkennung mit Tesseract

Alle Inhalte in Rail Data Science-Seminar konnte ich bereits irgendwo beruflich anwenden – auf Tesseract kam ich, als mir ein Kunde von einer signifikanten Personenanzahl in seiner Organisation erzählte, die sich mit dem Abtippen(!) von Arbeitsscheinen beschäftigten – das ist sicher nicht mehr zeitgemäß!

In diesem Abschnitt lernt ihr kurz und schmerzlos, wie ihr euer bisher erlerntes mit Tesseract verbindet, um euch solche Schmach zu ersparen!

Hier ist das Handout dazu.

 

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Hier finden Sie die LERNMATERIALIEN für die asynchronen Lernmodule >>> BILDVERARBEITUNG:

https://git.fh-aachen.de/Pfaff/ifv-rail-data-science/-/jobs/73442/artifacts/browse

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Wenn Sie inhaltliche Fragen haben, nutzen Sie bitte die  VIDEO-SPRECHSTUNDE   innerhalb der angegebenen Zeitfenster – ZEITPLAN.

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Bei organisatorischen Fragen können Sie das Orga-Team in der  VIDEO-LOBBY  antreffen bzw.  KONTAKT  aufnehmen.

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