Computer vision: online kurz | robot_dreams [Start: květen]

Computer vision

Nauč se rozumět obrazovým datům a stavět aplikace pro detekci, segmentaci a analýzu obrazu s využitím OpenCV a neuronových sítí.

 

Záznam kurzu Python zdarma

certificate

O KURZU

  • Timeline

    květen–červenec

  • Čeká tě

    16 LEKCÍ

  • Formát

    ŽIVĚ ONLINE

Kurz Computer vision tě provede zpracováním obrazových dat od práce s obrazovými daty až po jejich analýzu a vyhodnocení.

 

Budeš pracovat s OpenCV a Pythonem, kombinovat různé techniky transformace obrazu a rozpoznávání vzorů. Na závěr vytvoříš vlastní aplikaci, která dokáže analyzovat vizuální informace a identifikovat objekty.

Kurz je vhodný pro:

  • Začínající profesionály v IT

    Získáš základy práce s obrazovými daty v Pythonu a OpenCV. Naučíš se základní transformace, práci s hranami a segmentaci. Kurz tě připraví na řešení jednoduchých CV úloh v praxi.

  • Nadšence, samouky a podnikatele

    Kurz ti dá ucelený přehled metod zpracování obrazu a jejich praktického použití. Naučíš se převést nápad do funkční implementace a ověřit zvolené řešení na reálných datech.

  • Programátory a vývojáře

    Prohloubíš si znalosti algoritmů computer vision a jejich skládání do funkčních řešení. Naučíš se navrhovat a rozšiřovat CV pipeline včetně detekce a klasifikace.

Lektor

Jakub Klus, fyzik v Thermo Fisher Scientific a lektor kurzu Computer vision na robot_dreams

Jakub Klus

Fyzik, Thermo Fisher Scientific

  • Působí jako fyzik ve společnosti Thermo Fisher Scientific, kde se zaměřuje na vývoj nových metod a hardwaru pro energiově disperzní rentgenovou spektroskopii.

  • Vedl softwarový tým ve firmě AtomTrace, zaměřený na zpracování dat z experimentů spektroskopie laserem buzeného mikroplazmatu (LIBS).

  • Pracoval jako Image Processing Engineer ve společnosti Innovatrics a později se stal team leaderem oddělení vizuální inspekce.

  • Patří mezi 1 % nejlepších programátorů na platformě codingame.

Program

  • 0. lekce
    Úterý 12. 5. 2026

    Úvod do strojového vidění

    • Co je computer vision a jaké úlohy řeší
    • Příklady využití: dokumenty, obličeje, otisky, počítání lidí
    • Nástroje kurzu: VSCode, Python, OpenCV
    • Základní práce s obrazem a šumem

    Praktické cvičení: Generování obrazu podle předlohy (sinus cardinalis)

  • 1. lekce
    Čtvrtek 14. 5. 2026

    Snímání obrazu, digitální kamery a fotoaparáty

    • Akvizice obrazu, optická soustava, vady čoček
    • CCD vs CMOS, RGB a RAW formát
    • Gamma korekce, vyvážení bílé
    • Stream z kamery v OpenCV

    Praktické cvičení: Gamma korekce podexponovaného obrazu

  • 2. lekce
    Úterý 19. 5. 2026

    Číslicová reprezentace obrazových dat

    • Formáty obrazu, komprese, bitová hloubka
    • EXIF metadata
    • Barevné prostory a převody
    • Ukládání obrazových dat

    Praktické cvičení: Extrakce luminance (Lab) z RGB

  • 3. lekce
    Čtvrtek 21. 5. 2026

    Workshop: práce s obrazem

    • Anotace a vizualizace obrazu
    • Úpravy RAW dat
    • Ekvalizace histogramu
    • Dopad komprese na kvalitu

    Praktické cvičení: Úprava a vizualizace obrazových dat

  • 4. lekce
    Úterý 26. 5. 2026

    Geometrické transformace

    • Posun, rotace, škálování, zrcadlení
    • Afinní a perspektivní transformace
    • Maticový zápis a kombinace transformací

    Praktické cvičení: Vyrovnání QR kódu pomocí transformační matice

  • 5. lekce
    Čtvrtek 28. 5. 2026

    Morfologické operace

    • Eroze, dilatace, otevření, uzavření
    • Odstraňování šumu a zvýraznění kontur
    • Flood fill a práce s maskami

    Praktické cvičení: Detekce rohů metodou hit-and-miss

  • 6. lekce
    Úterý 9. 6. 2026

    Spektrální transformace

    • Fourierova transformace a frekvenční doména
    • FFT, DFT, DCT
    • Vlnková transformace

    Praktické cvičení: Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti (FFT / iFFT)

  • 7. lekce
    Čtvrtek 11. 6. 2026

    Hledání vzorů

    • Houghova transformace
    • Konvoluce a filtry
    • Detektory hran a rohů
    • Korelační metody

    Praktické cvičení: Detekce hran účtenky a produktů v regálu

  • 8. lekce
    Úterý 16. 6. 2026

    Workshop

    • Kombinace geometrických a morfologických operací
    • Práce s frekvenční oblastí
    • Optimalizace detekce čar

    Praktické cvičení: Kombinace metod na reálných datech

  • 9. lekce
    Čtvrtek 18. 6. 2026

    Registrace obrazu

    • Klíčové body a deskriptory (ORB, SIFT, SURF)
    • Párování bodů a RANSAC
    • Homografie a zarovnání obrazu

    Praktické cvičení: Zarovnání dvou obrazů pomocí klíčových bodů

  • 10. lekce
    Úterý 23. 6. 2026

    Segmentace obrazu

    • Prahování, k-means, Otsu
    • Watershed segmentace
    • Superpixely

    Praktické cvičení: Segmentace a klasifikace povrchů v mapě

  • 11. lekce
    Čtvrtek 25. 6. 2026

    Prolínání obrazu

    • Alpha blending a feathering
    • Poisson image editing
    • HDR a image carving

    Praktické cvičení: Porovnání metod prolínání obrazu

  • 12. lekce
    Úterý 30. 6. 2026

    Workshop + závěrečný projekt

    • Registrace obrazu a segmentace
    • Panoramatické fotografie
    • Detekce objektů
    • Zadání závěrečného projektu

    Praktické cvičení: Návrh algoritmu pro detekci a klasifikaci herních karet

  • 13. lekce
    Čtvrtek 2. 7. 2026

    Úvod do neuronových sítí

    • Základní principy neuronových sítí
    • Trénink modelů v PyTorch
    • Klasifikace a segmentace obrazu

    Praktické cvičení: Extrakce příznaků pomocí ResNet50

  • 14. lekce
    Čtvrtek 9. 7. 2026

    Detectron2

    • Práce s datasetem
    • Trénink a vyhodnocení modelu
    • Detekce a segmentace objektů

    Praktické cvičení: Trénink modelu pro detekci poznávacích značek (SPZ)

  • 15. lekce
    Úterý 14. 7. 2026

    Ultralytics YOLO + finální prezentace

    • Klasifikace a segmentace
    • Export modelu a inference
    • Vyhodnocení finálních projektů

    Praktické cvičení: Nasazení YOLO modelu v praxi

Zjistit cenu kurzu

Vyplňte registrační formulář a získejte podrobnější informace o kurzu a jeho ceně

 
 
 
 
Zjistit cenu kurzu