Видео-уроки по компьютерному зрению и робототехнике
Прежде, чем предложить учащимся какую-либо задачу, мы обязательно даём им ключ к её решению
Практические видео-курсы по решению базовых задач беспилотного автомобиля: ориентация в городской среде, детектирование и распознавание ключевых объектов: дорожных знаков, светофоров, пешеходов и езда по своей полосе дороги
Распознавание дорожных знаков
Введение в работу с компьютерным зрением - Вывод видео с камеры на экран - Импорт библиотек - Понимание сущности видео-потока и управление им - Полезные советы и лайфхаки
Детектирование объектов на изображении - Что такое детектирование? - Принцип работы детектирования по цвету - Функция бинаризации inRange - Как удобно подбирать пороги бинаризации - Бинаризация картинки из файла: значения параметров - Функция размытия изображения - Избавлеие от ряби на чёрно-белом изображении: функции erode и dilate - Написание функции детектирования знаков: получение бинаризованного изображения - Написание функции детектирования знаков: функция поиска контуров - Написание функции детектирования знаков: использование наибольшего контура - Вырезание области изображения с детектируемым объектом
Распознавание детектированных объектов - Принцип распознавания детектированного объекта - Распознавание дорожных знаков: бинаризация эталонных и детектированной картинок - Распознавание дорожных знаков: сравнение детектированной и эталонных картинок - Распознавание дорожных знаков
Проверь, как ты усвоил материал, на онлайн-площадке!
Распознавание сигналов светофора
Распознавание сигналов светофора методами компьютерного зрения с использованием OpenCV
0:05 - Постановка задачи 0:55 - Общее описание работы алгоритма 4:55 - Изъятие конкретной составляющей цвета из изображения 15:12 - Разбор программы распознования сигналов светофоров 25:55 - Работа с путями и именами изображений 34:20 - Полезный совет о автоматизации
Проверь, как ты усвоил материал, на нашей онлайн-площадке!
Детектирование пешеходов
Детектирование пешеходов Это первая часть, благодаря которой можно переходить к выполнению задания онлайн-хакатона. Подробный курс по нейросетям мы выложим здесь же чуть в течение февраля.
Проверь, как ты усвоил материал, на онлайн-площадке!