Kursus Skripsi Tesis Disertasi Python OpenCV | Training Python OpenCV Master Class Selama 3 Hari

Silabus 3 Hari – Python OpenCV Master Class

🕘 Jam 09:00 – 16:00 (🛑 Istirahat: 12:00 – 13:00)

📅 Hari 1: Dasar-Dasar OpenCV & Pemrosesan Citra

🕘 09:00 – 10:30 | Pengenalan OpenCV & Instalasi

• Overview OpenCV dan fungsinya dalam Computer Vision
• Instalasi OpenCV dan pustaka pendukung
• Membaca, menampilkan, dan menyimpan gambar
• Format warna dalam OpenCV: BGR vs RGB vs Grayscale

🕥 10:30 – 12:00 | Operasi Dasar pada Gambar

• Transformasi warna (Grayscale, HSV, LAB)
• Penskalaan, rotasi, dan pemotongan gambar
• Penerapan filter smoothing dan sharpening

🛑 12:00 – 13:00 | Istirahat

🕐 13:00 – 14:30 | Penerapan Thresholding dan Segmentasi

• Adaptive Thresholding dan Otsu’s Binarization
• Deteksi tepi dengan Canny Edge Detection
• Operasi morfologi (Erosion, Dilation, Opening, Closing)

🕞 14:30 – 16:00 | Contour dan Object Detection Dasar

• Menemukan dan menggambar kontur
• Hierarki kontur dan aplikasi segmentasi
• Deteksi bentuk dasar (lingkaran, segitiga, persegi)

📅 Hari 2: Deteksi Objek & Pemrosesan Video

🕘 09:00 – 10:30 | Pengolahan Video dengan OpenCV

• Membaca dan menampilkan video
• Menyimpan video hasil pemrosesan
• Konversi frame ke grayscale dan deteksi tepi pada video

🕥 10:30 – 12:00 | Deteksi Wajah dengan Haar Cascade & HOG

• Pengenalan Haar Cascade dan DNN face detection
• Implementasi deteksi wajah menggunakan Haar Cascade
• Pengenalan HOG (Histogram of Oriented Gradients)
• Implementasi deteksi wajah menggunakan HOG

🛑 12:00 – 13:00 | Istirahat

🕐 13:00 – 14:30 | Object Tracking

• Pendekatan Object Tracking (Meanshift & Camshift)
• Tracking multi-objek dengan KCF dan CSRT
• Implementasi Optical Flow untuk tracking objek

🕞 14:30 – 16:00 | Pengenalan Deep Learning di OpenCV

• Pengenalan model deep learning di OpenCV
• Implementasi SSD dan YOLO untuk deteksi objek
• Contoh implementasi YOLOv5 dengan OpenCV

📅 Hari 3: Advanced Computer Vision & Project

🕘 09:00 – 10:30 | Pengenalan OCR (Optical Character Recognition)

• Pengenalan Tesseract OCR
• Implementasi ekstraksi teks dari gambar
• Pembersihan dan preprocessing teks hasil OCR

🕥 10:30 – 12:00 | Face Recognition dengan OpenCV

• Pengenalan teknik Face Recognition
• Implementasi Face Recognition dengan OpenCV dan dlib
• Membangun sistem Face Attendance berbasis OpenCV

🛑 12:00 – 13:00 | Istirahat

🕐 13:00 – 14:30 | Real-Time Project: Deteksi & Pelacakan Objek

• Penerapan deteksi objek secara real-time
• Kombinasi deteksi dan tracking objek dalam video
• Pembuatan sistem penghitungan jumlah objek bergerak

🕞 14:30 – 16:00 | Final Project & Evaluasi

• Studi kasus proyek akhir (pilih salah satu):
  • Deteksi nomor plat kendaraan
  • Face Recognition berbasis real-time
  • Tracking pergerakan objek dalam CCTV
• Diskusi & review proyek

💡 Hasil yang Dicapai

✅ Memahami dasar dan teknik pemrosesan gambar dengan OpenCV
✅ Mampu melakukan deteksi objek & wajah menggunakan OpenCV
✅ Menguasai metode tracking objek real-time
✅ Mampu mengintegrasikan deep learning dalam Computer Vision
✅ Membuat project akhir berbasis OpenCV