Hoe laat je een computer zelf objecten herkennen in een afbeelding? In deze 1-op-1 cursus ontdek je de kracht van OpenCV in Python en leer je hoe je met een paar regels code beelden analyseert en slimme algoritmes inzet. Je krijgt persoonlijke begeleiding terwijl je werkt aan interactieve opdrachten en bouwt aan toepassingen die je meteen kunt gebruiken.
OpenCV in Python
Studielast: 24 uur
OpenCV en Python
OpenCV, oftewel de Open Source Computer Vision Library, is een krachtige en gratis softwarebibliotheek die wereldwijd wordt gebruikt voor beeldverwerking en computervisie. Denk aan toepassingen zoals gezichtsherkenning, objectdetectie en real-time videobewerking – technologieën die je dagelijks tegenkomt in alles van smartphones tot beveiligingssystemen.
Wat OpenCV zo toegankelijk maakt, is de nauwe integratie met Python. Python is overzichtelijk, makkelijk te leren en uitermate geschikt om snel prototypes te bouwen. Daardoor is het de ideale programmeertaal voor iedereen die visuele data wil analyseren of automatiseren, of je nu een beginner bent of al enige ervaring hebt met programmeren.
Dankzij de combinatie van OpenCV en Python kun je met relatief weinig code foto’s en video’s analyseren, objecten herkennen en beelden automatisch aanpassen. Bovendien is deze technologie breed inzetbaar – van industriële kwaliteitscontrole tot geodata-analyse.
Kortom, OpenCV in Python biedt een laagdrempelige en krachtige manier om te starten met computervisie. Het is precies om die reden dat deze combinatie centraal staat in onze blended learning cursus.
Wat leer je in deze Blended Learning cursus?
Of je nu al wat weet van beeldverwerking maar nog niet vertrouwd bent met coderen, of juist een software engineer bent die zijn kennis wil uitbreiden naar visuele data-analyse – deze cursus helpt je om beide werelden samen te brengen. Ook als je studeert of werkt in vakgebieden zoals remote sensing, geodata of machine learning, leer je hier hoe je beeldverwerking toepast met Python en OpenCV.
Je begint met de basis: hoe digitale beelden zijn opgebouwd en hoe je ze kunt analyseren. Je ontdekt welke technieken er bestaan om visuele informatie te bewerken en hoe je die vertaalt naar werkende code. Zo leer je beelden manipuleren, objecten herkennen en eenvoudige algoritmes inzetten om visuele patronen automatisch te verwerken.
Daarna ga je zelf aan de slag met Python. Deze toegankelijke programmeertaal is ideaal om beeldverwerking te leren, vooral in combinatie met OpenCV. Stap voor stap leer je hoe je eigen scripts schrijft, parameters aanpast en resultaten optimaliseert. Aan het eind van de cursus kun je zelfstandig kleine beeldverwerkingstoepassingen bouwen, en begrijp je hoe complexere technieken werken – of je nu wilt weten hoe Instagram-filters werken of algoritmes wilt ontwikkelen voor professionele toepassingen.
Waarom kiezen voor deze cursus OpenCV in Python?
Blended learning combineert zelfstandig online leren met praktijkgerichte, interactieve sessies, zodat je zowel theoretische kennis als programmeervaardigheden opdoet met Python en OpenCV. De online modules geven je de vrijheid om in je eigen tempo te leren. Ze bevatten heldere en interactieve lessen over computervisie, beeldverwerking en het gebruik van OpenCV binnen Python. Je ontdekt hoe je visuele data automatisch analyseert, hoe je beeldfilters toepast en hoe je algoritmes inzet voor objectherkenning en patroonanalyse. Alles wat je nodig hebt om zelfverzekerd te starten met computer vision.
Tijdens de praktijkgerichte online sessies pas je je opgedane kennis direct toe. Je werkt met realistische beelddata en wordt begeleid door ervaren specialisten in beeldverwerking. Je leert niet alleen hoe je scripts schrijft, maar ook hoe je foutloos beelden bewerkt, detectiemethoden implementeert en parameters optimaliseert voor betere resultaten. Zo ontwikkel je praktische vaardigheden die je meteen kunt inzetten – of je nu werkt met remote sensing data, industriële processen of toepassingen met geospatial informatie.
De combinatie van flexibel online leren en praktijkgerichte training zorgt ervoor dat je niet alleen leert werken met OpenCV en Python, maar ook hoe je ze effectief inzet voor realistische beeldverwerkingstaken. Na deze cursus kun je zelfstandig visuele data verzamelen, analyseren en omzetten naar bruikbare inzichten. Daardoor ben je beter voorbereid op technische uitdagingen in jouw vakgebied – of je nu student, onderzoeker of ontwikkelaar bent.
Inschrijven Blended Learning
De volgende onderwerpen worden behandeld
Na deze cursus kun jij:
- Beelden verwerken en analyseren met OpenCV in Python.
- Zelf scripts schrijven voor basisbeeldverwerking.
- Parameters aanpassen voor optimale resultaten.
- Werken met Anaconda en Jupyter Notebook.
- Remote sensing- en geospatial data analyseren.
Meer informatie?
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Veelgestelde vragen
Na de cursus mag je nog 2 weken vragen stellen aan de docent. De docent geeft al weer andere cursussen dus het best kun je je vragen mailen naar info@geo-ict.nl. Je vraag wordt voorgelegd aan de docent en binnen 24 uur krijg je antwoord op je vraag.
Als je al wat verder bent en je loopt in de praktijk tegen problemen op waar je zelf niet uit komt dan kun je het best gebruik gaan maken van een Online Support. Je gaat dan Ă©Ă©n dag online met de docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.
- Blended learning, ook wel hybride leren genoemd, is een onderwijsmethode die traditionele face-to-face lessen combineert met online leermaterialen en interactieve sessies. Deze benadering biedt studenten flexibiliteit en controle over aspecten als tijd, plaats en tempo van leren, terwijl ze profiteren van directe interactie met docenten en medestudenten. ​
- Bij het Geo-ICT Training Center in Nederland wordt blended learning toegepast door cursisten grotendeels zelfstandig te laten studeren, aangevuld met geplande interactieve sessies met een docent. Tijdens deze sessies kunnen studenten vragen stellen en complexe onderwerpen bespreken, wat zorgt voor een diepgaander begrip van de lesstof. Alle Blended Learnings beginnen met een online sessie van 2 uur. De docent geeft presentaties en geeft diverse oefeningen en opdrachten aan de cursist. Daar kan de cursist zelf mee aan de slag. Na enkele weken volgt nog een online sessie van een uur.
Als je in de praktijk tegen problemen op loopt waar je zelf niet uit komt dan kun je 2 dingen doen. Je schrijft je in voor een basis of gevorderde cursus of je schrijft je in voor Online Support.
Je gaat dan Ă©Ă©n dag online met een docent en je krijgt 1 op 1 maatwerk les. Al je problemen worden opgelost en je bent een flinke stap verder gekomen.
Alle cursussen worden in contact les gegeven. De cursustijden zijn van 9.00 tot 16.00 uur. Voor koffie, thee, lunch en laptop wordt gezorgd. Online mee doen kan ook altijd. Je zit dan thuis op je eigen laptop en volgt de cursus in Google Meet mee. De lunch, koffie en thee moet je dan wel zorg voor zorgen.
Je kunt per cursusdag beslissen of je naar onze locatie komt of dat je het online wil doen. Geef dit dan wel op tijd door aan de cursuscoördinator.
Ja, dit doen we regelmatig. Onze docent komt dan naar uw locatie toe. Hij heeft laptops voor de cursisten bij zich. U hoeft alleen maar een lokaal bij u op locatie te regelen.
U kunt uw wensen doormailen naar info@geo-ict.nl dan mailen we u een offerte. Na opdrachtverlening neemt onze cursuscoördinator contact met u op om de lesdagen in te plannen.
Na iedere cursus krijgen de cursisten een link naar ons evaluatieportaal. Daar kunt u melden wat je wel en niet goed vond aan de cursus. We doen altijd ons uiterste best maar toch kan het natuurlijk voorkomen dat u een klacht heeft. Klik op Klachtenregeling. Daarin staat beschreven wat u kunt doen. Geo-ICT Training Center, Nederland is lid van de Nederlandse Raad voor Trainen en Opleiden ( NRTO ).
Na de cursus mailen we u een link naar ons evaluatieportaal. Daar kun u inloggen en een evaluatieformulier in vullen en daar kunt u ook uw deelname certificaat downloaden.