детектируем объекты на изображении
Профессия «Разработчик ПО для систем видеонаблюдения»:
Мастер класс
Профессия: разработчик ПО для систем видеонаблюдения
Сферы деятельности
  • проектирование
  • разработка
  • оптимизация
Используемые технологии
Python, C++, Java, OpenCV, FFmpeg
Необходимые навыки
знание языков программирования, опыт работы с фреймворками
Продуктовые результаты
создание надежных и эффективных решений для систем видеонаблюдения,
Где учиться
ТПУ, ТУСУР, ТГУ
Где работать
IT-компании, разработчики систем безопасности, компании, специализирующиеся на видеонаблюдении, стартапы в области технологий обработки данных.
О чём мероприятие?
На мастер-классе участники познакомятся с основами разработки программного обеспечения для систем видеонаблюдения. Мы обсудим ключевые аспекты проектирования, включая обработку видео, интеграцию с аппаратными компонентами и использование алгоритмов машинного обучения. Участники освоят практические навыки работы с популярными библиотеками, а также выполнят практическое задание по детектированию объектов на изображении и видеопотоке. Мероприятие предоставит отличную возможность для совместного обучения и обмена опытом, где родители и дети смогут реализовать свои идеи в сфере высоких технологий и подготовиться к карьере в перспективной области!
Для кого мероприятие?

Для детей и их родителей

Для работы вам понадобится:
Персональный компьютер или ноутбук
Полезные материалы:
Как пользоваться Visual Studio Code Изображение
Ход работы:
1. Первый шаг
Сначала переходим по ссылке https://learn.microsoft.com/ru-ru/windows/python/beginners и устанавливаем Visual Studio Code.
2. Второй шаг
Открываем Visual studio Code, создаем новый файл.
3. Третий шаг
Сначала установим библиотеку OpenCV. Для этого в терминале снизу запишите «pip install opencv-python»
4. Четвертый шаг
Скачайте изображение для детектирования по ссылке- https://mnogochernil.ru/download/color-rows.png. Затем назовите его «image.png» и поместите в папку с кодом.
5. Пятый шаг
Для того, чтобы определять цвета на изображении, необходимо уметь находить диапазон цветов, который будет оставаться на изображении, а цвета не входящие в этот диапазон перекрашивались в черный цвет. Напишем вспомогательную программу для определения этих параметров.
6. Шестой шаг
Запустите код, после чего установите положение ползунков maxB, maxG, maxR на максимум (255), чтобы изображение полностью появилось.
7. Седьмой шаг
Далее необходимо увеличивать ползунки minB, minG, minRи уменьшать maxB, maxG, maxR так, чтобы остался только красный цвет. Запишите полученные шесть значений.
8. Восьмой шаг
Создадим новый файл в той же папке и запишем код.
9. Девятый шаг
Чтобы установить библиотеку numpy, напишите в терминал «pip install numpy».
10. Десятый шаг
После запуска программы на изображении найдется красный цвет и подпишется «Red».
11. Одиннадцатый шаг
Далее, аналогично шагу 7, найдем диапазон для зеленого цвета. Для этого откроем прошлую программу и выставим диапазоны так, чтобы остался только зеленый цвет.
12. Двенадцатый шаг
Возвращаемся в основную программу и дописываем код следующим образом.
13. Тринадцатый шаг
После запуска программа позволяет находить на изображении красный и зеленый цвет.
14. Четырнадцатый шаг
Аналогично попробуйте написать программу на поиск остальных цветов.
15. Пятнадцатый шаг
Чтобы производить детектирование объектов по цвету в реальном времени по изображению, нужно подключить камеру. Для этого создаем новый файл и записываем код.
Если у вас встроенная в компьютер камера, то в функции VideoCapture() ставим 0, если внешняя, то 1. После запуска вы получите изображение с камеры. Чтобы завершить программу, нажмите кнопку "ESC".
16. Шестнадцатый шаг
Вставляем предыдущий код в написанную программу. Теперь мы научили камеру определять и подписывать цвета на изображении в реальном времени в видеопотоке.
Итоговый продукт
Участники изучили ключевые аспекты проектирования, включая обработку видео, интеграцию с аппаратными компонентами. Участники освоили практические навыки работы с популярными библиотеками, а также выполнили практическое задание по детектированию объектов на изображении и видеопотоке.
Вопросы для обсуждения
1. Что нового Вы узнали?
2. Чему вы научились из данного проекта?
3. Какие новые навыки Вы сегодня получили?
4. Порекомендовали бы вы этот мастер класс вашим друзьям и знакомым?
5. Как вы думаете, как еще можно усовершенствовать данную программу?
Разработчики