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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