OpenCV
Wenn Du gerne OpenCV anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
- CodeEinsteigerNeu
Mehrkamera-Rig für ein Fahrerlose-Transportsystem-Startup kalibrieren
Du entwirfst und prototypisierst einen Kalibrier-Workflow mit einem gedruckten ChArUco-Brett (Schachbrettmuster mit eingebetteten ArUco-Markern). Du erhältst einen Beispiel-Date…
- Camera Calibration
- Multi View Geometry
- Opencv
3D Vision and Multi-View Geometry - CodeGrundlagenNeu
Strichcode-Erkennung für ein Bonner Konsumgüter-Lager
Sie erhalten 600 Fotos von Wareneingangskartons (klar, leicht verschmutzt, beschädigt, Schräglage) plus die korrekten Strichcode-Werte als Label. Bauen Sie eine OpenCV-Pipeline …
- Bildverarbeitung
- Opencv
- Barcode Detection
Computer Vision (Undergraduate) - CodeGrundlagenNeu
Etiketten-Lesbarkeitscheck für eine Düsseldorfer Kosmetikmarke
Sie erhalten 1.200 Beispielbilder (in Ordnung, schief, verrutscht, gerissen) und sollen eine klassische Bildverarbeitungs-Pipeline mit OpenCV bauen: Kantenerkennung (Canny), Kon…
- Bildverarbeitung
- Opencv
- Cnn Klassifikation
Computer Vision (Undergraduate) - CodeEinsteigerNeu
Multi-Kamera-Kalibrierung für Hamburger Hafen-Robotik
Sie entwerfen die Pipeline mit einem gedruckten ChArUco-Board (Schachbrett mit eingebetteten ArUco-Markern). Sie erhalten 200 Roh-Frames pro Kamera plus die nominellen Intrinsik…
- Camera Calibration
- Multi View Geometry
- Opencv
Computer Vision Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodeGrundlagenNeu
Gesichts-Anonymisierung für ein Leipziger Stadtforschungs-Projekt
Sie erhalten 500 Standbilder und 20 kurze (10-Sekunden-) Videoausschnitte. Verwenden Sie ein vortrainiertes Gesichtserkennungsmodell (z. B. MTCNN aus facenet-pytorch oder Retina…
- Face Detection
- Bildverarbeitung
- Opencv
Computer Vision (Undergraduate)
So funktioniert's
Vom Briefing zum Zertifikat – in sechs Schritten.
Schritt 01
Durchsuche Challenges passend zu Deinem Studium.
Schritt 02
Wähle das Projekt, das zu Deinen Zielen passt.
Schritt 03
Arbeite es mit Hilfe des AI Copiloten durch.
Schritt 04
Reiche es zur strukturierten Bewertung ein.
Schritt 05
Erhalte ein verifiziertes Zertifikat.
Schritt 06
Füge es Deinem LinkedIn-Profil mit einem Klick hinzu.
Branchenteams hinter einem Jahrzehnt praxisorientierter Briefings
Aus diesem Pool einstellen?
Sponsere eine Challenge und lerne Kandidaten durch ihre tatsächliche Arbeit kennen.
Industrieteams können Briefings rund um die Fähigkeiten gestalten, die sie suchen, und Studierende anhand von bewertungsmatrix-gestützten Ergebnissen beurteilen – nicht anhand von Lebensläufen.



















































































