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OpenCV mit Python Schulung: Bildverarbeitung, Gesichtserkennung

OpenCV mit Python: Bildverarbeitung von Pixeln bis Gesichtserkennung

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie verarbeiten Bilder und Videoströme mit OpenCV und Python – vom Pixelzugriff über Filter, Schwellwerte und Konturen bis zur Erkennung von Objekten, Gesichtern und Augen in Echtzeit.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Was eine Kamera sieht, wird mit OpenCV zu Zahlen, Konturen und Entscheidungen

OpenCV ist die quelloffene Standardbibliothek für Bildverarbeitung und Computer Vision. Mit Python als Sprache und NumPy-Arrays als Bildformat lassen sich damit in wenigen Zeilen Bauteile vermessen, Bewegungen in einem Videostrom erkennen, Dokumente entzerren oder Gesichter finden. Dieser Kurs vermittelt das solide Handwerk dahinter: Wer versteht, wie Pixel, Farbräume, Filter und Konturen zusammenspielen, löst viele Aufgaben ohne trainiertes Modell und erkennt, wann sich eines wirklich lohnt.

Am Anfang steht die Installation auf Ihrem Rechner – macOS, Windows oder Linux – und der Frage, welches der pip-Pakete – Standard, contrib oder headless – in Ihr Projekt gehört. Danach arbeiten Sie mit den Grundoperationen: Pixeldaten lesen und verändern, Datentypen und Farbkanäle verstehen, glätten, schärfen, Dilatation und Erosion anwenden, skalieren, drehen und perspektivisch entzerren. Kamera und Videodatei dienen als Eingabe für eigene Oberflächen mit Schiebereglern und Mausereignissen. Im Hauptteil geht es um Objekterkennung mit Schwellwerten, Canny-Kanten und Konturmerkmalen, um Template Matching und Haar-Kaskaden für Gesichter und Augen. Ergänzend zeigen wir Merkmalspunkte mit ORB, ArUco-Marker und den Gesichtsdetektor YuNet, der über das DNN-Modul läuft.

Ob ein Bildverarbeitungsschritt richtig arbeitet, zeigt das Bild, nicht die Konsole – das prägt auch das Zusammenspiel mit Coding-Agenten. Für die Übungen nutzen wir deshalb die Gemini CLI, die erzeugte Zwischenbilder selbst betrachten kann. Der Agent legt für jede Verarbeitungsstufe eine Datei an – Maske, Kantenbild, eingezeichnete Konturen –, und Testfälle vergleichen gefundene Objekte mit Referenzwerten. Schwellwerte und Kernelgrößen stehen in einer Konfiguration und werden nur nach einer Messung verändert.

Python-Grundkenntnisse genügen; die nötige Mathematik zu Faltung, Momenten und Transformationen erklären wir an Beispielbildern. Eigene Aufnahmen aus Prüfstand, Lager oder Labor sind als Übungsmaterial willkommen. Sollen später neuronale Netze eigene Bildklassen lernen, knüpft das Seminar „PyTorch Grundlagen“ direkt an diese Inhalte an.

Wer mit OpenCV anfängt, sucht zuerst nach dem besten Algorithmus. Den größten Unterschied macht aber fast immer das Licht. Ich habe Prüfaufgaben gesehen, an denen wochenlang Parameter gedreht wurden, bis jemand eine diffuse Beleuchtung und einen festen Kamerawinkel montiert hat – danach genügten ein Schwellwert und drei Konturmerkmale. Gute Bildverarbeitung beginnt vor der Kamera, nicht im Code. Erst wenn Schwellwert, Kontur und Template an echte Grenzen stoßen, lohnt sich ein trainiertes Netz.

Was Sie danach können

  • Sie lesen, verändern und speichern Bilder und Videos mit OpenCV und verstehen deren Datentypen und Farbkanäle
  • Sie trennen Objekte per Schwellwert, Kanten und Konturen vom Hintergrund und messen ihre Merkmale
  • Sie bauen Echtzeit-Oberflächen mit Kamera, Schiebereglern und Mausereignissen
  • Sie erkennen Gesichter und Augen mit Haar-Kaskaden und YuNet und wählen das passende Verfahren
  • Sie finden Muster per Template Matching und Merkmalspunkten in anderen Bildern wieder

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Python-Entwickler:innen, die Bild- oder Videoverarbeitung in eigene Anwendungen einbauen
  • Ingenieur:innen aus Qualitätssicherung, Automatisierung und Labor mit Kamera-Prüfaufgaben
  • Data Scientists, die vor dem Einsatz neuronaler Netze die klassische Bildverarbeitung beherrschen wollen
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

OpenCV mit Python: Bildverarbeitung von Pixeln bis Gesichtserkennung

OpenCV installieren und konfigurieren
  • Bildverarbeitung mit OpenCV und Python: Aufbau der Bibliothek, Module, Einsatzfelder
  • Python und OpenCV: das Modul cv2 und Bilder als NumPy-Arrays
  • Paketvarianten opencv-python, -contrib und -headless – immer nur eine installieren
  • Virtuelle Umgebung je Projekt mit venv oder uv anlegen
  • Installation unter macOS: Wheels für Apple Silicon, Kamerazugriff in den Systemeinstellungen
  • Installation unter Windows: pip-Wheel, Kamera-Backends DirectShow und Media Foundation
  • Installation unter Linux: pip-Wheel oder Distributionspaket, Kameras über V4L2
  • Installation testen: cv2.__version__, getBuildInformation, Testbild und Kamerabild
Grundlegende Bildoperationen mit OpenCV in Python
  • Erste Schritte: Bilder lesen, anzeigen und speichern mit imread, imshow, imwrite
  • Pixeldaten verstehen: Zeile, Spalte, Kanal und Zugriff über NumPy-Indizierung
  • Datentypen und Strukturen: uint8 und float32, Überlauf, gesättigte Arithmetik
  • Bildtypen und Farbkanäle: BGR, Graustufen, HSV, Alphakanal, Umrechnung mit cvtColor
  • Bilder im Notebook oder mit Matplotlib anzeigen: BGR nach RGB umwandeln
  • Pixelmanipulationen: Helligkeit, Kontrast, Masken und bitweise Operationen
  • Filterung mit Faltungskernen: Glätten und Schärfen mit filter2D
  • Unschärfe mit Mittelwert-, Gauß- und Medianfilter, Rauschen gezielt entfernen
  • Morphologie: Dehnung (Dilatation), Erosion, Öffnen und Schließen
  • Skalieren und Drehen: resize, Interpolationsarten, getRotationMatrix2D und warpAffine
  • Perspektive entzerren mit getPerspectiveTransform und warpPerspective
  • Histogramme auswerten, Kontrast mit Histogrammausgleich und CLAHE verbessern
Video und eigene Oberflächen
  • Videoeingaben verwenden: Webcam, Videodatei und Netzwerkstream mit VideoCapture
  • Videos aufzeichnen mit VideoWriter: FourCC-Codec, Bildrate und Bildgröße
  • Benutzerdefinierte Schnittstellen mit HighGUI: Fenster, Schieberegler, Tastenabfrage
  • Einfache Zeichenanwendung mit Mausereignissen über setMouseCallback
  • Bewegung erkennen mit Hintergrundsubtraktion (createBackgroundSubtractorMOG2)
Segmentierung, Schwellwerte und Konturen
  • Segmentierung und Binärbilder: Vordergrund und Hintergrund trennen
  • Einfaches Schwellwertverfahren und automatische Schwelle nach Otsu
  • Adaptive Schwellenwertbildung bei ungleichmäßiger Beleuchtung
  • Haut-Erkennung über Farbbereiche in HSV und YCrCb mit inRange – und ihre Grenzen
  • Einführung in Konturen: findContours, Abrufmodi und Konturhierarchie
  • Konturobjekte erkennen, nach Größe filtern und Formen mit approxPolyDP annähern
  • Fläche, Umfang, Schwerpunkt über Momente, Krümmung und konvexe Hülle
  • Canny-Kantenerkennung: Vorglättung, zwei Schwellen, Sobel-Gradienten als Grundlage
Objekterkennung mit OpenCV in Python
  • Überblick über die Objekterkennung: klassische Verfahren, Merkmale, neuronale Netze
  • Objekt-IDs und Attribute zuweisen und Objekte über mehrere Videobilder verfolgen
  • Objektverfolgung mit den Tracker-Klassen von OpenCV, etwa MIL und CSRT
  • Merkmalspunkte mit ORB und SIFT finden und zwischen zwei Bildern zuordnen
  • ArUco-Marker mit ArucoDetector erkennen, Lage und Größe im Bild bestimmen
  • Vortrainierte Detektoren im ONNX-Format mit dem DNN-Modul ausführen
Erkennung von Gesichtern und Merkmalen mit OpenCV in Python
  • Überblick über Gesichts- und Merkmalserkennung: Detektion, Landmarken, Identifikation
  • Einführung in Template Matching: Prinzip, Vergleichsmethoden, matchTemplate
  • Template Matching anwenden: minMaxLoc, Schwelle, mehrere Treffer, Non-Maximum Suppression
  • Haar-Kaskadierung: Funktionsweise und mitgelieferte Modelle unter cv2.data.haarcascades
  • Gesichter erkennen mit detectMultiScale, Parameter scaleFactor und minNeighbors
  • Augen erkennen: Suche auf den gefundenen Gesichtsbereich eingrenzen
  • Gesichtsdetektor YuNet über FaceDetectorYN im Vergleich mit Haar-Kaskaden
  • Gesichter unkenntlich machen und Datenschutz bei Kamerabildern beachten
OpenCV-Pipelines mit der Gemini CLI entwickeln
  • Agent speichert jede OpenCV-Verarbeitungsstufe als PNG, statt imshow-Fenster zu öffnen
  • Testfälle mit Referenzbildern: Anzahl Konturen und Überlappung der Boxen gegen Sollwerte
  • Prüfliste für jeden Diff: BGR oder RGB, uint8-Überlauf, (x, y) gegenüber [zeile, spalte]
  • Schwellwerte und Kernelgrößen in einer Konfigurationsdatei, Änderungen nur mit Messreihe
  • Aufnahmen mit erkennbaren Personen nicht an den Agenten geben, freigegebene Testbilder nutzen
Praxisprojekt: Belegscanner mit der Webcam
  • Beleg im Livebild finden: Canny-Kanten und größte viereckige Kontur mit approxPolyDP
  • Perspektive entzerren, Schrift per adaptivem Schwellwert kontrastreich aufbereiten
  • Bedienoberfläche mit Tastenbefehl zum Auslösen, Scans mit Zeitstempel als PNG speichern

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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Durch regelmäßiges Feedback optimieren wir unsere Schulungen kontinuierlich und garantieren Ihnen ein Lernerlebnis der Extraklasse.

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1. Bedarf klären: Im kostenlosen Vorgespräch besprechen wir Ziele, Vorkenntnisse und Praxisaufgaben.

2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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