קורס ++OpenCV C | Real Time College

Q: מה לומדים בפועל במהלך הקורס?

בקורס מתמקדים בעיבוד תמונה מעשי באמצעות OpenCV החל מיסודות כמו טעינת תמונות, עבודה עם NumPy, שינויי צבע, סינון ורעש, דרך מניפולציות גיאומטריות, סף (Thresholding), זיהוי קצוות והיסטוגרמות, ועד עיבוד וידאו בזמן אמת, זיהוי ועקיבה אחר אובייקטים ושילוב אלגוריתמים מתקדמים של ראייה ממוחשבת. בנוסף נוגעים בשילוב מודלים של Deep Learning למשימות כמו סיווג וזיהוי אובייקטים.

Q: איזה פרויקטים ותרגולים עושים במהלך הקורס?

הדגש הוא על תרגול Hands-On בכל פרק מיישמים את החומר על תרגילים ופרויקטים כמו פילטרים לשיפור תמונה, זיהוי תנועה בווידאו, מעקב אחר אובייקט בצבע מסוים, מדידת פרמטרים מתמונה (למשל זיהוי פגמים), ובניית Pipeline מעשי לעיבוד תמונה מקלט מצלמה עד החלטת מערכת. הפרויקטים מדמים שימושים מתעשיות כמו רובוטיקה, מערכות בדיקת איכות ויישומי בינה מלאכותית.

קורס ++OpenCV C

על הקורס

קורס ++OpenCV C מעניק הכשרה מקיפה ומעמיקה בפיתוח מערכות ראייה ממוחשבת באמצעות ספריית OpenCV ושפת ++C, בדגש על ביצועים גבוהים, שליטה בזיכרון ויישומי Real-Time.

הקורס מכסה את מכלול היכולות של OpenCV – החל מעיבוד תמונה בסיסי, דרך עיבוד וידאו בזמן אמת, ועד לפיתוח יישומים מתקדמים כגון זיהוי אובייקטים, מעקב תנועה, ניתוח סצנות וכיול מצלמות.
הלמידה משלבת ידע תיאורטי עם עבודה מעשית אינטנסיבית, וכוללת פתרון בעיות ואתגרים מהעולם האמיתי כפי שמתקיימים במערכות תעשייתיות.

OpenCV – ספריית הראייה הממוחשבת המובילה בתעשייה

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) היא ספריית קוד פתוח רחבת־היקף לפיתוח יישומי עיבוד תמונה וראייה ממוחשבת בזמן אמת.

קוד פתוח וחינמית – פותחה במקור על ידי Intel ומתוחזקת על ידי קהילה גלובלית פעילה
שפת ליבה ++C – מאפשרת מימוש יעיל במיוחד ושליטה מלאה בביצועים ובזיכרון
Real-Time & High Performance – מותאמת למערכות עתירות ביצועים ומשובצות
תמיכה בהאצת GPU – לעיבוד מהיר של תמונה ווידאו במערכות מורכבות

עבודה עם OpenCV ב־++C מחייבת הבנה של מבנים מתמטיים, ייצוגים וקטוריים ואלגוריתמים חישוביים — יסודות מרכזיים בעולם ה־Computer Vision המתקדם.

להמשך קריאה

למה כדאי ללמוד ++OpenCV C ?

בעידן שבו ראייה ממוחשבת מהווה רכיב קריטי במערכות Embedded, רובוטיקה, רכב אוטונומי ותעשייה חכמה, הביקוש למפתחי OpenCV ב־++C נמצא בעלייה מתמדת.

הקורס מקנה:

יכולת פיתוח פתרונות Vision מהירים, דטרמיניסטיים ויעילים
שליטה בזיכרון ובמשאבים קריטיים
יתרון תחרותי בשוק העבודה בתחומים שבהם ביצועים הם תנאי הכרחי

הקורס מהווה בסיס מקצועי חזק להמשך התפתחות בתחומים כגון Deep Learning, עיבוד וידאו מתקדם ואינטגרציה עם חומרה ייעודית (GPU / FPGA).

מה לומדים בקורס ++OpenCV C?

הקורס מתמקד ביישום מעשי של OpenCV בשפת ++C לפיתוח מערכות ראייה ממוחשבת תעשייתיות, תוך דגש על:

עבודה עם אלגוריתמים מרכזיים בעיבוד תמונה וראייה ממוחשבת
פיתוח מערכות Vision ל־Real-Time
אופטימיזציה של קוד וביצועים
עבודה עם דאטה חזותי בקנה מידה משמעותי
התמודדות עם אתגרים אופייניים למערכות משובצות ומערכות עתירות ביצועים

בשלב המתקדם יתבצע פיתוח רכיבי Vision המיועדים להשתלבות במערכות מלאות, כולל אינטגרציה עם חומרה וסביבות ייצור.

למי מיועד הקורס?

מפתחי תוכנה
מהנדסי מערכות ראייה
מהנדסי רובוטיקה
מפתחי מערכות אוטונומיות
מדעני נתונים בעלי רקע תכנותי
בעלי ניסיון קודם בשפת ++C

תנאי קבלה

השלמת קורס ++C
ידע בסיסי בתכנות מונחה עצמים

מיומנויות וטכניקות

עיבוד תמונה בסיסי ומתקדם
סינון, טרנספורמציות ו־Image Enhancement
זיהוי קצוות, פינות ותכונות
Thresholding וסגמנטציה
Feature Detection & Matching
זיהוי פנים ועצמים
כיול מצלמות
עיבוד וידאו בזמן אמת
Object Detection & Object Tracking

מבנה הקורס

פרק 1

Image Basics

פרק 2

Image Processing

פרק 3

++Video Processing with C

פרק 4

++Object Detection with C

פרק 5

Object Tracking and Motion Analysis

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

תשובות לשאלות נפוצות

למי הקורס מתאים ומהם תנאי הקבלה?

הקורס מתאים למפתחים ומפתחות שרוצים להיכנס לעולם עיבוד התמונה וה־Computer Vision: מהנדסי תוכנה ואלקטרוניקה, מפתחי Embedded, מפתחי אוטומציה, בודקי חומרה/מערכות שרוצים להוסיף יכולות פיתוח, וכן מי שעובד/ת עם Python ורוצה ליישם אלגוריתמים חזותיים בפרויקטים אמיתיים. בדרך־כלל מומלץ ידע בסיסי בתכנות (רצוי Python או C++) ויכולת עבודה בסביבת פיתוח כמו Visual Studio Code או PyCharm.

מה לומדים בפועל במהלך הקורס?

בקורס מתמקדים בעיבוד תמונה מעשי באמצעות OpenCV: החל מיסודות כמו טעינת תמונות, עבודה עם NumPy, שינויי צבע, סינון ורעש, דרך מניפולציות גיאומטריות, סף (Thresholding), זיהוי קצוות והיסטוגרמות, ועד עיבוד וידאו בזמן אמת, זיהוי ועקיבה אחר אובייקטים ושילוב אלגוריתמים מתקדמים של ראייה ממוחשבת. בנוסף נוגעים בשילוב מודלים של Deep Learning למשימות כמו סיווג וזיהוי אובייקטים.

איזה פרויקטים ותרגולים עושים במהלך הקורס?

הדגש הוא על תרגול Hands-On: בכל פרק מיישמים את החומר על תרגילים ופרויקטים כמו פילטרים לשיפור תמונה, זיהוי תנועה בווידאו, מעקב אחר אובייקט בצבע מסוים, מדידת פרמטרים מתמונה (למשל זיהוי פגמים), ובניית Pipeline מעשי לעיבוד תמונה מקלט מצלמה עד החלטת מערכת. הפרויקטים מדמים שימושים מתעשיות כמו רובוטיקה, מערכות בדיקת איכות ויישומי בינה מלאכותית.

איך הקורס תורם לקריירה שלי?

OpenCV היא אחת הספריות המרכזיות בעולם ל־Real Time Computer Vision, עם שימוש נרחב בחברות הייטק, רובוטיקה, רכב אוטונומי, מערכות בדיקה אוטומטיות ועוד. השליטה בעיבוד תמונה עם OpenCV ו־Python מוסיפה סט יכולות מבוקש למפתחי תוכנה, Embedded ומפתחי אוטומציה, ופותחת דלת לתפקידי Image Processing, Computer Vision ו־Machine Learning בתעשייה.

האם חייבים ידע מוקדם בבינה מלאכותית או Machine Learning?

לא חייבים להגיע עם רקע בבינה מלאכותית; הקורס מתמקד קודם כול ביסודות עיבוד התמונה וה־OpenCV, שהם שכבת הבסיס לפני שילוב מודלי ML ו־Deep Learning. עם זאת, בוגרים שכבר מכירים Machine Learning יוכלו להשתמש בידע מהקורס כדי לבנות Pipelines מלאים משלבי עיבוד תמונה קלאסי ועד שילוב רשתות נוירונים ליישומים חכמים יותר.