Чему вы научитесь
- Понимать архитектуру цифровых изображений и работать с ними как с N-мерными матрицами NumPy.
- Использовать побитовые операции, цветовые пространства и альфа-блендинг для наложения изображений.
- Применять математические свертки и оператор Собеля для пространственной фильтрации и поиска границ.
- Находить лица с помощью каскадов Хаара и программно генерировать AR-маски (дополненная реальность).
- Реализовывать алгоритмы цифровой стеганографии для скрытия бинарных данных внутри фотографий.
- Использовать аффинные преобразования и матричную геометрию для искажения перспективы (мини-сканер документов).
- Писать векторизованный, высокопроизводительный код на Python без медленных циклов.
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Уверенное владение базовым синтаксисом Python: переменные, циклы for/while, списки, функции, ветвления. Знания высшей математики не требуются, достаточно школьной базы.
⚠️ Если вы только начинаете свой путь в IT и пока не знаете основ, рекомендую сначала пройти мой Бесплатный вводный курс по Python. Он даст необходимый фундамент, после которого вы сможете смело возвращаться сюда за серьезными проектами!
Преподаватели курса
11
Как проходит обучение
Обучение построено на текстовых лекциях с подробными визуальными разборами кода. После теории вы сразу переходите к практике двумя способами:
-
Запускаете и модифицируете скрипты для обработки реальных фотографий в Google Colab (не нужно ничего устанавливать на свой компьютер).
-
Решаете алгоритмические задачи прямо на платформе Stepik с моментальной автоматической проверкой вашего NumPy-кода на скрытых тестах. Вы проходите курс в комфортном для себя темпе, а в комментариях к шагам всегда можно задать вопрос и обсудить решения.
Что вы получите
- Крепкое понимание математики, лежащей в основе алгоритмов Computer Vision.
- Готовые мини-проекты для резюме: генератор AR-масок, программа для стеганографии и сканер документов.
- Практический навык векторизации вычислений и работы с массивами через библиотеку NumPy.
- Сертификат о прохождении курса, подтверждающий ваши новые компетенции.
- Навсегда остающийся доступ к материалам курса как к шпаргалке по OpenCV.