OpenCV研修

画像処理とコンピュータビジョンの実践スキル習得

研修概要

OpenCV研修では、画像処理とコンピュータビジョンの基礎から応用までを実践的に研修します。

1日目は、Anaconda、OpenCV、Jupyter Labを用いた開発環境の構築から始め、画像データの基本構造を理解します。OpenCVとNumPyによる画像の入出力、円や線、四角形、文字といった図形描画を通じて、基本的な画像操作を習得します。さらに、アフィン変換による画像の変形、反転、サイズ変更、回転、トリミング、そしてグレースケール化、輝度平滑化、閾値処理といった色の変換処理を通じて、画像加工の基礎を固めます。

2日目は、ぼかし、エッジ検出、ノイズ除去、モザイク処理などのフィルタ処理で画像を分析・加工する技術を習得。画像の加算やブレンド、論理演算による合成を通じて、複数の画像を組み合わせる手法を学びます。後半は、Haar-Cascadeモデルやテンプレートマッチングを用いた物体検出、輪郭検出、特徴点検出により、画像内の特定オブジェクトを認識する技術を習得。最終的には、PCカメラを用いた動画撮影や動画データからの顔検出、動体検出、物体追跡を通じて、動画処理の基礎を理解し、実践的なコンピュータビジョンアプリケーション開発への基礎を習得します。

研修の進め方は、座学と実践的なハンズオン演習を組み合わせ、受講者のスキルレベルに合わせて解説します。質疑応答の時間もなるべく確保し、理解を深めながら進めます。この研修を通じてOpenCVとNumPyの基本的なスキルを網羅的に習得し、様々な分野での応用力を高めることができます。既存のソースコードから実践的な知識を理解し、自社サービスを改修できるメンバーを増やす足がかりとしていただくことも狙いのひとつです。また、企業様によっては自社で開発しているソースコードを実践的に演習で使うようなカスタマイズのご要望も受け付けております。

目的

• OpenCVを用いた画像・動画処理の基礎から応用までのスキルを習得
• コンピュータビジョン分野における課題解決能力の向上
• AI・データサイエンス分野への応用と学習の足がかりを掴む
• 既存のソースコードから実践的な知識を理解し、自社サービスを改修できるメンバーを増やす足がかりを作る

対象者

• Pythonの基礎的な知識を有する方
• 画像処理やコンピュータビジョンに興味があり、基礎から実践までを学びたい方

環境要件

• PCスペック
  • OS：Windows 11
  • RAM: 16GB以上（推奨）
• ソフトウェア
  • Anaconda（またはMiniconda）
  • OpenCV 4.0
  • NumPy
  • Jupyter Notebook（プロトタイプ開発との親和性が高いため推奨）／Jupyter Lab

テキスト

オリジナルテキスト
※コストを抑えるため、市販教材とレジュメを組み合わせてご提供することも可能です。

研修内容

開発環境の準備

• Anacondaのインストール
• OpenCVのインストール
• 開発環境
• Jupyter Lab

OpenCVとNumPy

• 画像データ
• OpenCVとは
• NumPyとは
• 画像の入出力

図形の描画

• 円の描画
• 線の描画
• 四角形の描画
• 文字の描画

画像の変形処理

• アフィン変換による変形
• 反転
• 画像サイズ変更
• 回転
• トリミング

色の処理と変換

• グレースケール化
• 輝度平滑化
• 閾値処理(2値化)

フィルタ処理

• 空間フィルタリング
• ぼかし
• エッジ検出
• ノイズ除去
• モザイク処理

画像の合成

• 画像の加算
• 画像のブレンド
• 画像の論理和・論理積

オブジェクト検出

• 物体検出
• Haar-Cascadeモデル
• その他の物体検出モデル
• テンプレートマッチング
• オブジェクト除去とダメージ補正
• 輪郭検出
• 特徴点検出

動画処理

• PCカメラによる動画撮影
• 動画データの基本操作
• 動画の顔検出
• 動体検出
• 物体追跡

研修日数

2日間（3日間版もご用意しています）

3日間版では、1〜2日目で研修内容の9章を修了し、3日目に受講企業様が実際に使用しているソースコードを講師と受講者でインタラクティブに読み解きます。習得した技術と自社サービスとの相関関係を追い、プロジェクトへスムーズに入れる状態を目指すとともに、2日間の振り返りと画像処理の最新動向もあわせて扱います。

備考

本研修はお客様のご要望によって内容のアレンジも可能ですので、お気軽にご相談ください。

お申し込み・お問い合わせ

下記のリンクより申込み・お問い合わせください。（別のタブが開きます）

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