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OpenCV e Python per la Computer Vision

Come muovere i primi passi nel mondo della Computer Vision?

Come muovere i primi passi nel mondo della Computer Vision? Le nozioni di base per l’elaborazione avanzata di immagini e video.

Lo scopo di questo workshop è l’introduzione alla libreria OpenCV, vederne l’utilizzo tramite i bindings di Python e integrarla in una classica pipeline di Computer Vision. OpenCV è la libreria più usata e ottimizzata in questo ambito.

Nella prima parte saranno fornite le basi teoriche della Computer Vision e parleremo di come questa viene affrontata con la libreria OpenCV. Nella seconda parte verranno messe in pratica le nozioni apprese, per elaborare e analizzare immagini tramite gli algoritmi messi a disposizione dalla libreria.

Lo speaker 

Maziar Entezar dopo 15 anni nell’ambito informatico, negli ultimi anni si è specializzato in Computer Vision e intelligenza artificiale.  È entrato in Develer per occuparsi di progetti di visione artificiale per risolvere e automatizzare complessi processi industriali. 

Durante la serata verranno trattati i seguenti argomenti:

– Introduzione alla Computer Vision

– Introduzione alla libreria OpenCV

– Realizzazione di alcune pipeline tipiche della Computer Vision

– Utilizzo di alcuni avanzati algoritmi della libreria OpenCV

– Utilizzo delle tecniche di Machine Learning per risolvere problemi di Computer Vision

Obiettivi della sessione: 

Acquisire pratica con gli algoritmi di visione utilizzando la libreria OpenCV

Requisiti per la partecipazione:

– Nozioni di base di Python

– Conoscenza di Git 

Cosa serve:

Per poter accedere alla parte pratica serve un proprio computer che abbia:

• Editor avanzato di testo (PyCharm, VSCode, SublimeText, ecc..)
• Git 
• Libreria OpenCV versione 3.4.6 installabile tramite PIP 

( pip install opencv-python==3.4.6.27 )

• Libreria Scikit-Image installabile tramite PIP ( pip install scikit-image==0.14.2 ) 
• Libreria Scikit-learn  installabile tramite PIP ( pip install scikit-learn==0.20.2 ) 
• Libreria Mahotas installabile tramite PIP ( pip install mahotas==1.4.5 )