Python OpenCV ile Sıfırdan Uzmanlığa Görüntü İşleme (Gİ-1)
Last Verified on September 17th, 2024
Course Name : Python OpenCV ile Sıfırdan Uzmanlığa Görüntü İşleme (Gİ-1)
Students : 637
Duration : 11 hrs
Avg Rating : 4.7
Original Price : $119.99
Discouont Price : $12.99
Instructor / Provider : Datai Team, Online Courses in Turkish Language, Udemy
Course Type : Self Paced Online Course. Lifetime Access
Gerçek Hayat Problemleri, Python, OpenCV, MediaPipe ile Görüntü İşlemeye Etkili Bir Başlangıç Yapın ve Uzmanlaşın
What you’ll learn
-
Python dilinin görüntü işlemede kullanılan temel kütüphanelerinden olan OpenCV kütüphanesini
-
Google tarafından geliştirilen MediaPipe kütüphanesini kullanarak görüntü işlemeyi
-
Gerçek hayatta karşımıza çıkacak görüntü işleme problemlerini çözmeyi
-
El takibi, parmak sayma, poz tahmini, kişisel antrenör, yüz tanıma, park yeri sayacı, yol çizgisi ve uyku algılama gibi projeleri yapmayı
-
OpenCV ile köşe, kenar, kontur algılama gibi temel nesne tespiti algoritmalarını
Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme Kursu İçeriği
- Giriş Bölümü
- Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme Ders Programı
- Python Kurulumlar
- Kaynaklar: Kodlar
- Makaleler, Faydalı Linkler ve Referanslar
- Python Hatırlatma
- Spyder Tanıtımı
- Değişkenler
- Python Temel Sözdizimi
- Liste
- Tuple
- Deque
- Dictionary
- If – Else
- Döngüler: for – while
- Fonksiyonlar
- Yield
- Numpy Kütüphanesi
- Pandas Kütüphanesi
- Matplotlib Kütüphanesi
- OS Kütüphanesi
- OpenCV ile Görüntü İşleme
- OpenCV ile Görüntü İşleme Giriş
- Resmi İçe Aktarma
- Video İçe Aktarma
- Kamera Açma ve Video Kaydı
- Yeniden Boyutlandır ve Kırp
- Şekiller ve Metin
- Görüntülerin Birleştirilmesi
- Perspektif Çarpıtma
- Görüntüleri Karıştırmak
- Görüntü Eşikleme
- Bulanıklaştırma
- Morfolojik Operasyonlar
- Gradyanlar
- Histogram
- Görüntü İşleme Projeleri
- El Takibi (Hand Tracking)
- Parmak Sayma (Finger Counting)
- Poz Kestirimi (Pose Estimation)
- Kişisel Antrenör (Personal Trainer)
- Yüz Tespiti (Face Detection)
- Yüz Mesh (Face Mesh)
- Otopark Park Alanı Sayma (Parking Space Counter)
- Yol Çizgisi Tespiti (Road Line Detection)
- Uyku Algılama (Sleep Detection)
Who this course is for:
- 4 Adımlık Görüntü İşleme Yolculuğu serisinin ilk adımını tamamlamak isteyenler
- Görüntü işleme temelleri konusunda uzmanlaşmak isteyenler
- Temel görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCV ve MediaPipe ile gerçek hayat projeleri yapmak isteyenler
- İnternette bulunan popüler projeler sayesinde görüntü işleme öğrenmek isteyenler
- Görüntü işleme konusunda derli toplu kaynak bulamayanlar
Similar Course Coupons
Are there any limitations to access Python OpenCV ile Sıfırdan Uzmanlığa Görüntü İşleme (Gİ-1) coupon Code?
Yes, coupon codes usually have an expiration date. Most of the Udemy discount coupon valid for the first 1000 enrollments or valid for 30 days, whichever comes first. After that Coupon will expires.How to apply Udemy coupon codes?
Applying the Udemy coupon code is super simple. At end of this post, you will find the “ENROLL NOW” Button, Click on it You will be instantly redirected to a specific course to which the discount is applied and will be able to enjoy significant savings.What types of Downloadable resources are included in the course?
Python OpenCV ile Sıfırdan Uzmanlığa Görüntü İşleme (Gİ-1) course includes a variety of resources, such as:Can I get a refund for Python OpenCV ile Sıfırdan Uzmanlığa Görüntü İşleme (Gİ-1) course, If I purchased with a coupon?
Yes, Udemy offers a 30-day money-back guarantee for all courses purchased on the website, even if you used a coupon to purchase the course.Can I get a certificate after completing the course?
Yes, Udemy provides certificates of completion for courses that you have successfully finished. Once you complete all the requirements of a course, such as watching all the video lectures and completing any quizzes or assignments, you should be eligible to receive a certificate.Deal Score0
Disclosure: This post may contain affiliate links and we may get small commission if you make a purchase. Read more about Affiliate disclosure here.
