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 - Aufbaukurs - OOP und Datenbanken

  
  

  • Viele Programmierbeispiele, auch spontane Beispiele (Datenbanken, Websites etc.). Gute Antworten auf Fragen, Erläuterungen verständlich, schlüssig und direkt.
    P.S. - 19.06.2024
    
    

  Python - Grundkurs für Programmieranfänger

  
  

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

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

  • Der Kurs wurde durch ein sehr kompetenten Dozenten durchgeführt. Die technische Ausstattung war sehr gut und angemessen.
    D.S. - 30.10.2024
    
    

• Seminarübersichten

  • Nach Schlagworten
  • Nach Herstellern
  • Nach Kategorien

Welche weiteren Schulungen könnten Sie interessieren?

• Deep Learning - mit Python und PyTorch
• MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte
• Deep Learning - mit Python und TensorFlow und Keras
• Python - Grundkurs für Programmiererfahrene