Курс на Stepik
Обложка курса «Computer Vision with OpenCV and Python» на Stepik
Бесплатно

Computer Vision with OpenCV and Python ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

The course focuses on the key methods and approaches of computer vision. The course concerns the key sections of computer vision applications, such as features, detectors, descriptors, segmentation, object detection, and classic methods of face detection. During the practical part, the students obtain skills of feature extraction and object detection using the OpenCV open-source library.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Computer Vision with OpenCV and Python»Учеников на курсе 165
Сертификаты, выданные на курсе «Computer Vision with OpenCV and Python»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Computer Vision with OpenCV and Python»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Computer Vision with OpenCV and Python»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python»Количество уроков 13
Тесты в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python»Количество квизов 17
Задачи с кодом в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python»Количество задач с кодом 26
Время прохождения курса «Computer Vision with OpenCV and Python»Время прохождения курса —
Обновления курса «Computer Vision with OpenCV and Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Computer Vision with OpenCV and Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Computer Vision with OpenCV and Python»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python» 5 разделов Уроки в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python» 13 уроков Тесты в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python» 17 тестов Задачи в курсе «Computer Vision with OpenCV and Python» 26 задач Время прохождения курса «Computer Vision with OpenCV and Python» 2 ч. Последнее обновление курса «Computer Vision with OpenCV and Python» обн. 13 апреля 2026

1. Introduction

1 урок
Закрытый
1.1 Introduction to this course ↗
103
83
2м 30с
0

2. Image Segmentation

4 урока
Закрытый
2.1 Binarization ↗
87
58
17м 16с
0
Закрытый
2.2 Color Segmentation ↗
66
55
15м 48с
0
Закрытый
2.3 Chromatic Segmentation ↗
64
50
1м 18с
0
Закрытый
2.4 Texture Segmentation ↗
61
54
1м 33с
0

3. Hough Transform

2 урока
Закрытый
3.1 Hough transform for Lines ↗
72
62
18м 11с
0
Закрытый
3.2 Hough Transform for Circles ↗
68
64
12м 17с
0

4. Feature Detectors

3 урока
Закрытый
4.1 Feature Points ↗
49
43
9м 55с
0
Закрытый
4.2 Feature Points Matching ↗
44
44
3м 0с
0
Закрытый
4.3 Image Stitching ↗
45
44
0м 21с
0

5. Face Detection. Viola-Jones Approach

3 урока
Закрытый
5.1 Viola-Jones Algorithm ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.2 Face Detection with OpenCV ↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3 Video Stream Processing ↗
1
1
0м 8с
0