[熱門AI Open CV實作] 具備AI關鍵技術開發能力及影像偵測與辨識技能

本課程設計，從瞭解物件偵測基礎理論應用專有名詞及其代表的意義學起，進而瞭解OpenCV 4.x API學習、影像擷取應用、人工智慧理論應用等基礎概念的AI物件偵測技術應用教學，帶領學員熟悉的物件偵測與辨識應用，再搭配AI人工智慧自動學習辨識特徵，進而提高物件偵測與辨識精準度的實作課程。

課程目標

1. 具備AI關鍵技術開發能力及影像偵測與辨識技能。
2. 利用OpenCV 4.x 處理影像視覺等相關設計問題。
3. 可再進一步延伸於多方面的應用，諸如網路爬蟲、數據分析、Web程式、機器學習等。

學員結訓具備技能

1. 利用OpenCV 4.x 處理一般程式設計與視覺問題。
2. 了解程式語言的架構、特性及開發方式並活使OpenCV相關函式庫。

課程說明影片

課程大綱

Ch1 - 影像處理與辨識基礎理論

1. 課程內容

   • 色彩空間與基本影像處理
   • 色彩空間介紹
   • 基本影像處理：二值化

   課程內容

   • 基本影像處理：位元運算處理
   • 基本影像處理：2D
   • Transformation

Ch2 - 影像去雜訊方法

1. 課程內容

   • 濾波器(平滑化)
   • 侵蝕(Erode)

   課程內容

   • 膨脹(Dilate)

Ch3 - 影像處理應用

1. 課程內容

   • 邊界檢測：多級邊緣檢測(Canny)
   • 輪廓檢測：擬合矩形、擬合圓、擬合橢圓
   • 重心檢測、移動偵測

   課程內容

   • 直線檢測：霍夫轉換(Hough Transform)
   • 輪廓特性：長寬比(Aspect Ratio)、範圍(Extent)、凸包(Convex Hull)、Solidity

Ch4 - 特徵偵測

1. 課程內容

   • Cascade Object Detection
     - HAAR特徵

   課程內容

   • Dlib
     - HOG特徵
     - LBP特徵

Ch5 - 實作內容

1. 課程內容

   • 影像偵測與擷取模組應用
   • 物體偵測與辨識
   • 手勢偵測與辨識
   • 數字偵測與辨識

   課程內容

   • 人臉偵測與辨識
   • 材質紋理分類應用
   • 圖形紋理分類應用
   • 機器學習整合應用