AI機器視覺辨識技術應用中華數位

AI機器視覺辨識技術應用

OpenCV 4.x (Open Source Computer Vision Library)在影像處理方面應用非常廣泛，舉凡在即時人臉偵測識別、物體識別、動作識別、物體追蹤、傅立葉轉換、紋理分析、動態視訊…等等，透過機器學習、深度學習相關函式庫，使電腦視覺(Computer Vision)與人工智慧(AI)應用逐漸普及且廣泛應用在生活中，舉凡汽車自動停車、輔助駕駛、車道偏移等技術均與物件偵測息息相關。在工業生產線上更大量應用此技術檢測產品良率，物件偵測精準度一直是大家關注的焦點。 aiot人工智慧物聯網優惠課程

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

學員具備AI關鍵技術開發能力及影像偵測與辨識技能。
利用OpenCV 4.x 處理影像視覺等相關設計問題。
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。

結訓具備以下技能

利用OpenCV 4.x 處理一般程式設計與視覺問題。
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。

職涯發展

電腦視覺演算法/軟體開發工程師
電腦視覺開發測試工程師

適合對象

已在相關領域，欲再增強本身專業技能者
具備Python程式語言基礎
對於影像處理有基本概念者

課程大綱

影像處理與辨識基礎理論

載入圖檔並顯示
寫入圖片檔案
色彩空間

OpenCV 4.x 影像處理應用

OpenCV 4.x 架構
影像前處理-二值化、閾值分析
影像二維處理
影像濾鏡應用-模糊
影像強化
影像縮放

邊界偵測

常見邊緣檢測法
Canny邊緣檢測(Edge Detection)

特徵偵測

取得影像的特徵點
特徵點描述及比對

物體偵測

人臉偵測與人臉識別
圖形分類
機器學習演算法
視覺化二維資料分群
資料訓練與分類模型建立
手寫資料測試

動態物體偵測

偵測移動物體
臨界值處理

DLib影像辨識應用

Dlib套件應用
Dlib特徵點描述

HOG應用

HOG特徵原理
HOG比對應用

LBP應用

LBP特徵原理
LBP特徵匹配與應用

專題實作

OpenCV 4.x 影像處理實作
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
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

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