KnowHow vorhanden

Kompetenzen ausbauen

Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig

1. Grundlagen der Bildverarbeitung: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Techniken der Bildverarbeitung.

2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für OpenCV verwendet wird.

3. OpenCV-Bibliothek: Verständnis der OpenCV-Bibliothek und ihrer Anwendung.

4. Bildmanipulation: Techniken zur Manipulation von Bildern, wie Zuschneiden, Skalieren und Drehen.

5. Farbraumkonvertierung: Kenntnisse in der Konvertierung zwischen verschiedenen Farbräumen (z.B. RGB, HSV, Grayscale).

6. Bildfilterung: Anwendung von Bildfiltern wie Weichzeichnen, Schärfen und Kantenerkennung.

7. Merkmalserkennung: Techniken zur Erkennung von Merkmalen in Bildern, wie Kanten, Ecken und Konturen.

8. Objekterkennung: Implementierung von Algorithmen zur Erkennung von Objekten in Bildern.

9. Gesichtserkennung: Nutzung von OpenCV zur Erkennung und Verfolgung von Gesichtern.

10. Bildsegmentierung: Techniken zur Segmentierung von Bildern in verschiedene Regionen.

11. Kamerakalibrierung: Kalibrierung von Kameras zur Korrektur von Verzerrungen.

12. Videoverarbeitung: Verarbeitung und Analyse von Videodaten mit OpenCV.

13. Bewegungserkennung: Implementierung von Algorithmen zur Erkennung von Bewegungen in Videos.

14. Maschinelles Lernen: Anwendung von maschinellen Lerntechniken in Kombination mit OpenCV.

15. Deep Learning: Integration von Deep Learning-Modellen zur Verbesserung der Bildverarbeitung.

16. Feature Matching: Techniken zum Abgleichen von Merkmalen zwischen verschiedenen Bildern.

17. Optische Flussberechnung: Berechnung des optischen Flusses zur Verfolgung von Bewegungen in Videos.

18. 3D-Rekonstruktion: Techniken zur Rekonstruktion von 3D-Szenen aus 2D-Bildern.

19. Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen für OpenCV-Projekte.

20. Projektmanagement: Fähigkeiten im Projektmanagement und in agilen Methoden.

BASISWISSEN

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