Computer Vision Programmierung: Von den Grundlagen bis zur Anwendung
Was Sie in sechs Monaten entwickeln werden
Letztes Jahr hatten wir einen Teilnehmer, der als Backend-Entwickler arbeitete und nie mit Bildverarbeitung zu tun hatte. Nach drei Monaten hat er einen Objekterkennungsalgorithmus für sein Team gebaut. Das Programm folgt einer klaren Struktur: Sie lernen eine Technik, implementieren sie sofort und sehen, wo sie funktioniert und wo nicht. Kein theoretisches Wissen ohne praktische Anwendung.
Bildverarbeitung und OpenCV Grundlagen
Sie starten mit den Basics – aber nicht mit langweiligen Tutorials. Sie laden Ihr erstes Bild, ändern dessen Farbräume und verstehen, was tatsächlich passiert, wenn Sie einen Filter anwenden.
- Bildrepräsentation als NumPy Arrays
- Farbräume und Konvertierungen
- Histogramme und Kontrastanpassung
- Morphologische Operationen
Feature Detection und Matching
Wie erkennt ein Computer interessante Punkte in einem Bild? Sie implementieren verschiedene Detektoren und vergleichen ihre Performance auf unterschiedlichen Bildtypen.
- Corner Detection (Harris, Shi-Tomasi)
- SIFT und ORB Features
- Feature Matching Algorithmen
- Homographie und Bildstabilisierung
Objekterkennung mit klassischen Methoden
Bevor Sie zu neuronalen Netzen springen, lernen Sie die Grundlagen der Objekterkennung. Diese Techniken sind schnell, effizient und funktionieren auch auf schwacher Hardware.
- Hough Transform für Linien und Kreise
- Template Matching Varianten
- Cascade Classifiers (Viola-Jones)
- Konturerkennung und Analyse
Einführung in Deep Learning für Vision
Jetzt wird es interessant. Sie bauen Ihr erstes Convolutional Neural Network und verstehen, warum CNNs für Bilder besser funktionieren als andere Architekturen.
- CNN Architektur und Funktionsweise
- Transfer Learning mit vortrainierten Modellen
- Data Augmentation Strategien
- Training Monitoring und Debugging
Objekterkennung mit Deep Learning
Sie arbeiten mit modernen Architekturen wie YOLO und lernen, wie man Modelle für spezifische Anwendungsfälle anpasst. Inklusive der Herausforderungen bei der Datenaufbereitung.
- YOLO und SSD Architekturen
- Custom Dataset Erstellung
- Annotation Tools und Workflow
- Model Fine-tuning und Evaluation
Segmentierung und fortgeschrittene Techniken
Das letzte Modul widmet sich komplexeren Aufgaben: Segmentierung auf Pixelebene, Tracking über mehrere Frames und Optimierung für echte Anwendungen.
- Semantic und Instance Segmentation
- Object Tracking Algorithmen
- Model Optimization und Quantization
- Deployment auf verschiedenen Plattformen
Ihr Lernweg in drei Phasen
Verstehen und Experimentieren
Sie schauen sich die Konzepte an, implementieren sie in kleinen Experimenten und sehen sofort die visuellen Ergebnisse. Jede Woche gibt es praktische Übungen.
Echte Projekte bearbeiten
Sie arbeiten an Projekten mit echten Daten. Manchmal funktioniert Ihr Code nicht beim ersten Mal – genau wie in der Praxis. Sie lernen zu debuggen und zu optimieren.
Feedback und Iteration
Sie reichen Ihren Code ein, bekommen detailliertes Feedback und verbessern Ihre Lösung. Nicht nur "richtig" oder "falsch", sondern konkrete Verbesserungsvorschläge.
Entwickeln Sie eine echte Computer Vision Anwendung
Im letzten Monat arbeiten Sie an einem selbstgewählten Projekt. Manche Teilnehmer haben Objektzähler für Lagerhäuser gebaut, andere Qualitätskontrollsysteme für Produktionslinien. Ein Teilnehmer hat sogar einen Algorithmus entwickelt, der Handschriften verschiedener Epochen klassifiziert.
- Wählen Sie ein Problem aus Ihrem beruflichen oder persönlichen Umfeld
- Planen Sie die technische Umsetzung mit unserem Team
- Implementieren Sie Schritt für Schritt mit regelmäßigem Feedback
- Präsentieren Sie Ihr fertiges Projekt vor anderen Teilnehmern
- Dokumentieren Sie den Code für Ihr Portfolio
Nächster Kurs startet im März
Die Gruppe ist auf 18 Teilnehmer begrenzt, damit jeder ausreichend Feedback bekommt. Die ersten sechs Anmeldungen erhalten Zugang zu zusätzlichen Code-Reviews. Live-Sessions finden zweimal pro Woche abends statt, alle Aufzeichnungen bleiben verfügbar.