Практикум предполагает выполнение четырех лабораторных работ, которые направлены на освоение материала, представленного на лекциях. Первая работа полностью техническая, цель - получение навыков работы с такими инструментами разработки программного обеспечения, как система контроля Git, CMake и Google Testing Framework. Вторая работа позволяет познакомить слушателей с основами работы с библиотекой OpenCV, в частности, с базовыми примитивами работы с изображениями/видео и функциями их обработки, содержащимися в модулях core, imgproc и highgui. Цель третьей и четвертой работ состоит в том, чтобы попробовать решить классические задачи компьютерного зрения (детектирование и сопровождение объектов) с использованием имеющегося функционала библиотеки OpenCV. Каждая работа предполагает реализацию некоторого программного модуля и приложения, демонстрирующего разработанный функционал.

Репозиторий содержит следующие директории и файлы:

• 3rdparty\gtest - директория, содержащая библиотеку Google Testing Framework.
• docs - директория, содержащая описание практических заданий, и вспомогательные изображения.
• include - заголовочные файлы модулей библиотеки summer_school_2016_lib, разрабатываемых в ходе выполнения каждой работы.
• samples - примеры использования разработанных методов. Изначально директория содержит шаблонный пример консольного приложения template_demo.cpp. Каждая практика предполагает разработку собственного приложения, обеспечивающего решение соответствующей задачи, на базе указанного шаблона.
• src - исходные файлы модулей библиотеки summer_school_2016_lib.
• test - исходные файлы тестов.
• CMakeLists.txt - общий файл для сборки проектов с помощью CMake.
• README.md - данный файл.
• .gitignore- перечень директорий/файлов, которые игнорируются системой контроля версий.

Описание практических заданий можно найти в следующих документах:

1. Практика 1. Инструменты разработки ПО.
2. Практика 2. Основы работы с библиотекой OpenCV. Модули core, imgproc и highgui.
3. Практика 3. Детектирование объектов с использованием каскадного классификатора.
4. Практика 4. Сопровождение объектов с использованием алгоритма Median Flow.