Python 3.x für Ingenieure - Schulung (2 Tage)

Kurzbeschreibung

In diesem Python-Kurs werden weitere Kenntnisse und Fertigkeiten für Ingenieure vermittelt. Nach einer kurzen Einführung in Bibliotheken wie Numpy/Pandas erlernen sie den Einsatz dieser Bibliotheken, die Bild- und Videoverarbeitung, Audio- und digitale Signalverarbeitung (DSP), die Bewegungs-, die Kanten-, Objekt-, Gesichts-, und die Spracherkennung (Speech Recognition) sowie die Erstellung eines Spracherkenners.

Voraussetzungen

• Erfahrung mit Python oder einer anderen Programmiersprache

Seminarinhalt

Anaconda Python

List comprehensions

Kurze Einführung in NumPy

Kurze Einführung in SciPy

Einführung in Pandas mit praktischen Beispielen
• Beispiel - Astronomische Daten
• Beispiel - Lohndaten

Kurze Einführung in matplotlib
• Das Zeichnen von Sinus- und Cosinus-Wellen
• Gehalt vs. Namen Diagramm

OpenCV3
• Installation von OpenCV3 unter Windows
• Installation von OpenCV unter Linux
• Installation von OpenCV3 auf dem Mac

Kurze Einführung in OpenCV3

Bild- und Videoverarbeitung in Python
• Farbmodelle
• Kleine Einführung in das RGB-Modell
• Farb-Konvertierungen
• Anzeige eines Bildes
• Unschärfe und Graustufen (Blur and grayscale)

Kantenerkennung (Edge detection)
• John Canny Kantendetektor

Das Erkennen von Objekten (Detecting Objects)
• Das Zählen der Objekte
• »findContours()«
• detector.RETR_EXTERNAL
• »drawContours()«

Gesichtserkennung (Face Detection)
• Verwendung von OpenCV3
• Die Frage der Komplexität
• Die Algorithmen
• Aufteilung eines Problems durch Kaskadierung
• Iterierung durch die Cascade

Kaskaden in der Praxis
• OpenCV-Daten
• XML-Speicher
• »detectMultiScale()«
• Anpassung der Einstellungen

Arbeiten mit einer Webcam
• Videoaufnahme (video capture)

Bewegungserkennung (Motion detection)
• Arbeiten an Frames
• Fuzzy-Logik
• Berechnung der Differenz
• Arbeiten mit mit »absdiff ()« zur Ermittlung des absoluten Unterschieds zwischen aufeinanderfolgenden Frames
• Berechnung des Durchschnitts
• Bestimmung des Unterschieds zur Entscheidung einer stattgefundenen Bewegung

Audio- und digitale Signalverarbeitung (DSP) in Python

Kurze Einführung in wave

Sinus-Wellen (Wave)
• Frequenz und Amplitude
• Abtastrate
• Sinuswellenformel
• Erstellung einer Sinuswelle
• Schreiben von Sinuswellendaten in eine WAV-Datei
• WAV-Dateiformat
• Lesen einer WAV-Datei

Signalverarbeitung (DSP)
• Diskrete Fourier-Transformation (DFT)
• Verwendung der DFT für Frequenzen
• Berechnung der Frequenz einer Sinuswelle
• Schnelle Fourier-Transformation (FFT)

Verwendung von NumPy für FFT
• Reinigung einer lauten Sinuswelle
• Kombinierte Signale
• Verwendung eines einfachen Filters

Plotten der Wellen
• Verwendung FFT (iFFT)

Spracherkennung (SpeechRecognition)
• Mittels Engine-API und einem externen Host
• Mittels ASR einschließlich MFCC-Engine

Kurze Einführung in PyAudio

Kurze Einführung in die SpeechRecognition-API
• Beispielzuordnungen zur Google Cloud Speech API

SPRAAK: "SPeech Recognition and Automatic Annotation Kit"

Kurze Einführung in hmmlearn & python_speech_features

Erstellung eines Spracherkenners
• Arbeiten mit Sprachsignalen
• Visualisierung von Audiosignalen
• Umwandlung von Audiosignalen in den Frequenzbereich
• Generierung von Audiosignalen
• Synthetisierung von Tönen zum Generieren von Musik
• Extrahierung von Sprachfunktionen
• Das Erkennen gesprochener Wörter

Zielgruppen

• Fortgeschrittene Programmierer
• Ingenieure
• Mathematiker
• Wissenschaftler

Preise und Termine

Software

python3, atom, vscode, vlc, audacity,

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Seminarsprache

Wir bieten unsere Seminare hauptsächlich in deutscher Sprache an – je nach Wunsch aber gerne auch in Englisch oder einer anderen Seminarsprache. Bitte fragen Sie doch einfach bei uns an.