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受深度學習進步的推動，對電腦視覺的需求從未如此強烈，
視覺和AI裝置，正以驚人速度成長對於想要進入電腦視覺與影像處理領域的初學者，
學會活用OpenCV這套強大的電腦視覺與影像處理開源函式庫，可說是如虎添翼！
而更令人振奮的，當屬結合機械學習、嵌入式技術，我們得以開發出許多創新、實用的科技應用
現在就跟上世界、跟上科技腳步，前進電腦視覺與影像處理的領域吧！
由淺入深，從理論到實戰，讓零基礎的學員也能理解 OpenCV 的知識，從中學習電腦視覺與影像處理的概念、原理、範例，進而掌握各種開發方法，並有能力實作自己的視覺演算法模型 (prototype)！
可以學到什麼？
1.熟悉數位影像於電腦中的表現形式，包含：儲存格式、讀取及寫入、像素運算。
2.理解數位影像處理原理並能實作，包含：影像去雜訊、影像品質增強、影像重採樣(降維/增維)。
3.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。
4.充分活用 OpenCV 函式庫，包含：影像處理、影片(視訊)處理、高階 GUI 工具(圖形互動介面)、Image Processing 演算法實務、Computer Vision 演算法實務。
5.融會貫通基礎演算法及函示庫工具，並且有能力實作自己的視覺演算法或影像分析模型 (Prototype)
Q&A
Q1、什麼是OpenCV？
OpenCV (Open Source Computer Vision)是現今發展電腦視覺與影像處理最強大的開源函式庫(以BSD授權條款授權發行，可在商業和研究領域中免費使用)。
Q2、為什麼使用OpenCV ？ OpenCV有哪些優勢？
OpenCV擁有許多優勢，如：
(1) OpenCV提供了友善的程式語言接口，C/C++、JAVA、Python或C#的程式開發者都能使用這套函式庫。
(2)OpenCV具備優秀的跨平台能力，程式碼無轉換問題，可充分移植到包含 Windows、Linux、Mac OS、Android、IOS。
(3)良好的嵌入式系統適應性，廣泛被應用於 Embedded Linux / Mobile Platform 環境及樹莓派、香蕉派等 Maker 開發板，開發出各種實用、創新的應用
(4)功能強健並高度優化，可以透過支援 CUDA 和 OpenCL 實現 GPU 加速
(5)開源且免費。
在眾多優勢下， OpenCV儼然已成為視覺演算法開發領域的標準庫。
Q3、什麼是影像處理？什麼是電腦視覺？
影像處理是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理與其他要求的技術。
電腦視覺技術目的在於建立與人類視覺系統相仿的機器，可觀察、識別甚至可以理解並解釋所看到的世界。
Q4、電腦視覺(機械視覺)、嵌入式系統、機器學習的關係？
在嵌入式系統中使用電腦視覺技術，即是嵌入式視覺(Embedded Vision)。
過去電腦視覺應用著重在手機、平板等嵌入式產品，如今因應人工智慧跨入物聯網，相關終端產品需求大增，也讓嵌入式視覺越來越重要！能夠囊括電腦視覺與嵌入式技術者，在產業中可說是佔盡優勢！
而嵌入式視覺，是產品智慧化中最重要的應用之一，透過機器學習，使裝置本身具有判斷力並能採取行動，諸如以視覺導向的機器人或「協作機器人」應用、車載輔助駕駛系統(車道偏移、前車偵測、疲勞監控)等。所有具備視覺功能的嵌入式系統都必須認真看待機器學習技術，以做為產品差異化與大幅提升系統智慧的手段！
Q5、電腦視覺與影像處理有哪些應用和產品？
電腦視覺與影像處理應用領域涵蓋 AOI、車牌辨識、人臉辨識、自駕車系統、無人機、機器學習、人工智慧、VR/AR等，舉凡涉及影像相關皆屬應用範疇。產品面有網路監視器(IP-Cam)、行車紀錄器、運動相機(Go-Pro)、TV產業、 AOI自動化檢測設備、醫學影像儀器等
Q6、台灣產業上中下游，哪裡有影像演算法的人力需求？
影像智慧化帶來的商機龐大，包含IC廠、系統廠、模組廠，軟/韌體皆有影像演算法人力需求；近年另有外商、新創公司積極招募純軟體演算法開發人才，若擔任高級演算法工程師，起薪更達10萬以上。如今在AI、機器人、自駕車、智慧製造等強大趨勢帶動下，幾乎所有科技大廠都需要電腦視覺與影像處理演算法的人才。
Q7、艾鍗的課程有什麼不一樣？
藉由業界一線工程師技術傳授與經驗分享，將電腦視覺與影像處理領域的知識技術、OpenCV活用技巧、開發過程中可能遇到的問題加以整理說明，並透過"Hands on training"的方式，建立紮實清楚的概念和實務做法，最後特別安排專題實作，讓你能夠融會貫通這門課所學到的，打造自己的影像辨識演算法！
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