Beherrschen Sie die wesentlichen Vorverarbeitungstechniken, mit denen sich visuelle Rohdaten in modellfähige Eingaben für Computer-Vision-Systeme umwandeln lassen. In diesem Kurs lernen Sie, Bilddaten durch Normalisierung und Farbraumkonvertierungen systematisch aufzubereiten und anschließend aussagekräftige Bewegungsinformationen aus Videosequenzen zu extrahieren. Sie wenden die Normalisierung von Pixelwerten an, führen Farbtransformationen zwischen den Formaten RGB, Graustufen, HSV und BGR durch und implementieren anschließend Algorithmen für den optischen Fluss sowie Bilddifferenzierung, um zeitliche Dynamiken zu erfassen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage:

• Normalisierung und Farbraumkonvertierungen zur Vorverarbeitung von Bilddaten anzuwenden • Techniken des optischen Flusses und der Bilddifferenzierung anzuwenden, um Bewegungsmerkmale aus Videos zu extrahieren Dieser Kurs ist einzigartig, da er grundlegende Vorverarbeitung mit fortgeschrittener Bewegungsanalyse in praktischen, handlungsorientierten Anwendungen verbindet. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über Vorkenntnisse in der Python-Programmierung, grundlegende Kenntnisse im Bereich Computer Vision sowie Vertrautheit mit NumPy-Arrays verfügen. Dieser Kurs richtet sich in erster Linie an Studierende im ersten und zweiten Studienjahr mit Interesse an Ingenieurwissenschaften oder Naturwissenschaften sowie an Schüler der Oberstufe und Berufstätige mit Interesse an der Programmierung.