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。
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
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利用OpenCV 4.x 處理一般程式設計與視覺問題。
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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
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電腦視覺演算法/軟體開發工程師
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電腦視覺開發測試工程師
適合對象
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已在相關領域，欲再增強本身專業技能者
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具備Python程式語言基礎
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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 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
- 常見邊緣檢測法
- Canny邊緣檢測(Edge Detection)
- 取得影像的特徵點
- 特徵點描述及比對
- 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
- 偵測移動物體
- 臨界值處理
- Dlib套件應用
- Dlib特徵點描述
- HOG特徵原理
- HOG比對應用
- LBP特徵原理
- LBP特徵匹配與應用
- 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
OpenCV 4.x 影像處理應用
邊界偵測
特徵偵測
物體偵測
動態物體偵測
DLib影像辨識應用
HOG應用
LBP應用
專題實作
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結訓就業沒煩惱
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開課時間
110年3月13日至110年4月10日
(週六全天班AM9:30至PM5:30)
110年5月29日至110年6月26日
(週六全天班AM9:30至PM5:30)