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緯育TibaMe

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陳立婕

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AI電腦視覺與影像處理實務
隨著美中貿易戰持續升溫與疫情肆虐,全球的工業布局重新洗牌,醫療科技瞬間抬頭的趨勢下,電腦視覺在工業與醫學資訊的應用更是勢不可擋。而影像視覺是AI的三大應用重點之一,OpenCV是電腦視覺開源應用的始祖,其兼容Python語言更使其與AI的整合更加容易。 在工業檢測AOI領域中,OpenCV是業界算法軟體自製的唯一選擇。在醫學領域,可透過Python套件實現許多醫學影像的讀取與寫入,搭配OpenCV的使用更可實現相關的影像分割等算法。 本課程由資深業師濃縮多年影像實戰經驗,提取最佳學習路徑,透過Python與OpenCV,帶領學員縱橫物件偵測、車牌辨識、工業AOI、醫學影像、視頻監控等應用,引導學員們一揭電腦視覺與開源社群的浩瀚海洋,使具備紮實的戰力投入於理想的視覺應用領域中。 適合對象 欲從事影像處理、電腦視覺、影像分析、影像辨識等演算法開發與實作驗證的工程師、研究者、創客。 想了解影像處理的演算法於嵌入式系統之移植與效能調整。 理解數位電腦視覺原理並能實作,包含:影像特徵提取、特徵強化、輪廓萃取、卷積運算、型態學運算。 從事深度學習在影像處理(如CNN)的研發,而對於影像處理關於物件識別、偵測的底層知識有興趣。 從事FPGA 影位影像訊號的處理,但想要理解底層影像處理相關的演算法。 課程大綱 第一階段 影像處理實務 影像處理實務 -數位影像的生成與結構 OpenCV 基礎認識 -OpenCV可以做什麼 -函式庫的組成及內容 環境配置 -Python簡介 -IDE(VS Code) + CV Library 影像格式與資料結構 影像處理四部曲 -影像讀取 -影像顯示 -色彩空間轉換 -影像儲存 視頻: VideoCapture 影像基本資訊 -值 : Pixel value -圖像ROI (Region of interests) -拆解和合併通道 (RGB)圖像基本運算 -圖像混和 影像正規化與二值化 型態學運算 卷積運算 (Convolution) 影像去雜訊、模糊與強化 影像的幾何轉換 UI Bar 繪圖 影像處理與特徵擷取 -影像特徵擷取 -特徵擷取算法--Fast, Harris, GFTT, SIFT, SURF, STAR, BRISK, ORB, Histogram -HOG演算法 輪廓搜尋與提取 -影Edge -直線偵測 -圓形偵測 -角點偵測 -影像物件計數與分析 第二階段 主題實作 自動車牌辨識(ALPR) -基礎知識 - YOLO -使用PaddleOCR建置自動車牌辨識 -使用YOLOv4建置自動車牌辨識 -PaddleOCR方法比較: pp-ocr, pp-ocr(server), SRN AOI測量 -AOI自動光學檢測機(產業趨勢分享與解析) -從事影像演算法研發人員在產業中的定位 -Template Matching -取得邊緣點 -擬合直線 -測量線到線的距離 0001 OP 0002 OP 醫學影像 -醫學影像基本知識 -分水嶺算法 -影像的處理 -實作CXR肺分割 -移除脊椎 -角點偵測 -計算肺部區域 透過OpenCV實作CXR肺分割 視訊處理與視訊穩定 -影片資料處理概念 -攝影機取像 、運算 、儲存 -視訊檔案讀取與視訊屬性 -透過VidStab模組實作視頻穩定 -使用VidStab類 -幀到幀的座標轉換 -使用Borders與Frame Layering -套用視頻穩定算法 -應用於線上視頻 0004 OP ※以上應用主題,每梯次選用可能不同 ※實際授課大綱請以提供之最新開課簡章內容為準 *本課程需準備WebCam
艾鍗學院
AI電腦視覺與影像處理實務
隨著美中貿易戰持續升溫與疫情肆虐,全球的工業布局重新洗牌,醫療科技瞬間抬頭的趨勢下,電腦視覺在工業與醫學資訊的應用更是勢不可擋。而影像視覺是AI的三大應用重點之一,OpenCV是電腦視覺開源應用的始祖,其兼容Python語言更使其與AI的整合更加容易。 在工業檢測AOI領域中,OpenCV是業界算法軟體自製的唯一選擇。在醫學領域,可透過Python套件實現許多醫學影像的讀取與寫入,搭配OpenCV的使用更可實現相關的影像分割等算法。 本課程由資深業師濃縮多年影像實戰經驗,提取最佳學習路徑,透過Python與OpenCV,帶領學員縱橫物件偵測、車牌辨識、工業AOI、醫學影像、視頻監控等應用,引導學員們一揭電腦視覺與開源社群的浩瀚海洋,使具備紮實的戰力投入於理想的視覺應用領域中。 適合對象 欲從事影像處理、電腦視覺、影像分析、影像辨識等演算法開發與實作驗證的工程師、研究者、創客。 想了解影像處理的演算法於嵌入式系統之移植與效能調整。 理解數位電腦視覺原理並能實作,包含:影像特徵提取、特徵強化、輪廓萃取、卷積運算、型態學運算。 從事深度學習在影像處理(如CNN)的研發,而對於影像處理關於物件識別、偵測的底層知識有興趣。 從事FPGA 影位影像訊號的處理,但想要理解底層影像處理相關的演算法。 課程大綱 第一階段 影像處理實務 影像處理實務 -數位影像的生成與結構 OpenCV 基礎認識 -OpenCV可以做什麼 -函式庫的組成及內容 環境配置 -Python簡介 -IDE(VS Code) + CV Library 影像格式與資料結構 影像處理四部曲 -影像讀取 -影像顯示 -色彩空間轉換 -影像儲存 視頻: VideoCapture 影像基本資訊 -值 : Pixel value -圖像ROI (Region of interests) -拆解和合併通道 (RGB)圖像基本運算 -圖像混和 影像正規化與二值化 型態學運算 卷積運算 (Convolution) 影像去雜訊、模糊與強化 影像的幾何轉換 UI Bar 繪圖 影像處理與特徵擷取 -影像特徵擷取 -特徵擷取算法--Fast, Harris, GFTT, SIFT, SURF, STAR, BRISK, ORB, Histogram -HOG演算法 輪廓搜尋與提取 -影Edge -直線偵測 -圓形偵測 -角點偵測 -影像物件計數與分析 第二階段 主題實作 自動車牌辨識(ALPR) -基礎知識 - YOLO -使用PaddleOCR建置自動車牌辨識 -使用YOLOv4建置自動車牌辨識 -PaddleOCR方法比較: pp-ocr, pp-ocr(server), SRN AOI測量 -AOI自動光學檢測機(產業趨勢分享與解析) -從事影像演算法研發人員在產業中的定位 -Template Matching -取得邊緣點 -擬合直線 -測量線到線的距離 0001 OP 0002 OP 醫學影像 -醫學影像基本知識 -分水嶺算法 -影像的處理 -實作CXR肺分割 -移除脊椎 -角點偵測 -計算肺部區域 透過OpenCV實作CXR肺分割 視訊處理與視訊穩定 -影片資料處理概念 -攝影機取像 、運算 、儲存 -視訊檔案讀取與視訊屬性 -透過VidStab模組實作視頻穩定 -使用VidStab類 -幀到幀的座標轉換 -使用Borders與Frame Layering -套用視頻穩定算法 -應用於線上視頻 0004 OP ※以上應用主題,每梯次選用可能不同 ※實際授課大綱請以提供之最新開課簡章內容為準 *本課程需準備WebCam
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喵星人

04/20 11:50

五招分析品牌競爭對手!
分析品牌競爭對手對於企業的重要性不言而喻,通過分析競爭對手,企業可以更好地了解市場上的主要定位,有助於企業確定自己的定位和差異化策略,同時也可以了解市場上的最新趨勢、消費者需求以及競爭對手的優勢和不足,以下介紹五個可以研究競爭對手的方法:
1. 不要只會用google了!
我們在調查競爭者時第一部確實是從簡單的Google搜索開始,或是到競爭對手的網站,但也有各種工具可能會給你帶來有趣的競爭對手洞察,介紹以下三個網站
可以研究競爭對手正在購買的關鍵字和AdWords。
了解行業最新動態、將自己的公司與其他公司進行比較,以及查看人們現在關注的是什麼
可以設定你想要接收的關鍵字、自己公司名稱,Google會在你設定的時間發送所有相關的最新新聞、報導、論壇等資訊給你,確保你能跟上產業動態
2. 利用社交網路/社群媒體
越來越多品牌會經營Facebook、LinkedIn和X等社交平台作為行銷的管道,你可以透過關注這些網站,找到有關競爭對手(甚至是你自己的公司)的有趣訊息,甚至可以了解大眾公眾對我們競爭對手的情緒和看法,也可以得知對手正在舉辦什麼活動、有什麼促銷訊息;你可以開啟競爭對手的社群媒體通知,即能掌握他們最新的動態。
3. 問你的客戶
在確定有關競爭對手的訊息來源時,不要忘記最重要且最真實的聲音,如你的客戶。每當你贏得一個新客戶時,找出他們以前使用過的品牌,以及他們為什麼選擇離開轉向你的原因;反之,當你失去一個客戶時,也要找出他們喜歡你的競爭對手的原因,如此我們將可以清楚地了解競爭對手提供了什麼樣的服務,進而調整自己的產品或服務,以勝過競爭對手。
4. 參加研討會/展覽
參加產業的展覽和研討會,以及加入行業協會是了解競爭對手是誰以及他們提供什麼的好方法;可以以在會場或展場觀察競爭對手的攤位,看看他們與客戶的互動、舉辦了哪些活動、拿他們的宣傳資料。
5. 觀察他們在招聘誰
研究競爭對手正在尋找的工作類型,也可以發現一些東西,例如,如果一家公司正在招聘一名程式工程師,他們將包括有關應徵者需要了解哪些技術的訊息,這告訴你他們在使用什麼;還要看競爭對手正在招聘的職位——如果他們正在尋找專利律師,他們可能正在從事一些重大的新發明;如果他們正在招聘幾個人力資源,他們可能準備全面擴展。
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