Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung
Aktionsangebot: 21.07. - 23.07.2026
Berlin

• Was erwartet Sie in diesem Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung Kurs?

  Dieses praxisnahe Seminar zur Bildverarbeitung mit Python richtet sich an Entwickler, die Bilderkennung, Objekterkennung und Tracking mit OpenCV und CNN-Anwendungen mit TensorFlow / PyTorch lernen möchten.

Anmeldung zum Aktionsseminar

• Für wen ist der Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung Kurs geeignet? (Kurs-ID: PYB)

  In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Bilddaten mit Python analysieren und verarbeiten. Sie nutzen OpenCV für die Grundlagen der Bildbearbeitung – von Farbtransformationen über Kantenfilter bis hin zu Konturenerkennung und Tracking.

  Zudem steigen Sie in klassische Methoden der Objekterkennung ein und erweitern Ihr Wissen mit Deep-Learning-Techniken in TensorFlow oder PyTorch. Dabei kommen CNNs für Bildklassifikation und Segmentierung zum Einsatz.

  Sie lernen, Bilddaten vorzubereiten, zu augmentieren und gezielt für maschinelles Sehen nutzbar zu machen – mit vielen Übungen und Praxisbeispielen aus Industrie, Logistik oder der Medizin-Technik.

  Angesprochener Teilnehmerkreis:
  Der Kurs richtet sich an Entwickler, Data Scientists und ML-Anwender, die mit visuellen Daten arbeiten und Bildverarbeitung mit Python produktiv einsetzen wollen.

  Kursziel:
  Teilnehmende verarbeiten und analysieren Bilddaten mit OpenCV, wenden Objekterkennung an und nutzen CNNs für fortgeschrittene Bildklassifikation und Segmentierung.

• Welche Themen werden im Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung Kurs behandelt?

  • Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV
    • Bildformate, Farbmodelle, Laden und Anzeigen von Bildern
    • Transformationen: Skalierung, Rotation, Zuschneiden
  • Filter und Merkmalsextraktion
    • Kantenerkennung (Canny, Sobel)
    • Thresholding, Histogramme, Morphologische Operationen
  • Tracking und Objekterkennung
    • Bewegungsverfolgung mit OpenCV
    • Erkennung durch Template Matching oder klassische Features
  • Datenaugmentation und Vorbereitung
    • Resizing, Rauschveränderung, Bildrotationen
    • Datensätze für ML vorbereiten
  • Convolutional Neural Networks
    • Aufbau und Funktionsweise von CNNs
    • Bildklassifikation mit TensorFlow oder PyTorch
    • Transfer Learning für visuelle Aufgaben
  • Anwendungsszenarien und Projektbeispiele
    • Bildbasierte Qualitätssicherung
    • OCR, Barcode- und QR-Code-Erkennung
    • Analyse von Kamerastreams in Echtzeit

• Welche Vorkenntnisse benötigen Sie für den Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung Kurs?

  Sichere Python-Kenntnisse. Grundverständnis für Arrays oder Datenverarbeitung. Vorkenntnisse in Machine Learning sind bei Nutzung der CNN-Module hilfreich, aber nicht erforderlich.

• Ist die Teilnahme vor Ort und online möglich?

  Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Schauen Sie sich die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen an. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.

• Was sagen Teilnehmende über den Python - Aufbaukurs - Bildverarbeitung Kurs?

  Python - Grundkurs für Programmieranfänger

  
  

  • Ich fand es gut, dass das Seminar als Einzelunterricht durchgeführt, anstatt abgesagt wurde, da zu wenig Anmeldungen vorlagen
    B.M. - 20.01.2026
    
    

  • Die kleine Teilnehmeranzahl. Wir waren 2 Teilnehmer, so dass jeder seine Fragen loswerden konnte und diese auch beantwortet wurden!
    O.D. - 14.01.2026
    
    

  • Durch die geringe Teilnehmerzahl war es jederzeit problemlos möglich, Fragen zu stellen oder sich etwas nochmal erklären zu lassen. Thematisch war der Kurs sehr umfangreich, trotzdem war alles gut verständlich vermittelt. Ich war sehr zufrieden.
    D.F. - 28.05.2025
    
    

  Python - Grundkurs für Programmiererfahrene

  
  

  • Schier endlose Kompetenz in Python. Viel Wissenswertes und Hilfreiches außerhalb des eigentlichen Themas, zB historisches zu bestimmten Aspekten in der Programmierung.
    T.W. - 17.07.2024
    
    

• Seminarübersichten

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