AI機器視覺辨識技術應用上課時數:21小時
( Artificial Intelligence Machine Vision )
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
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具備AI關鍵技術開發能力及影像偵測與辨識技能。
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利用OpenCV 4.x 處理影像視覺等相關設計問題。
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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
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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。
課程說明影片
課程優勢
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業界專業講師,訓用合一為目標
專業實務經驗講師,業界需求導向課程規劃授課,著重培養科技界即戰力人才。
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實作範例演練,紮實你的開發實力
業界師資群自行技術研發,多元化周邊模組搭教學,與業界實際開發不脫節。
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由淺入深連貫性教學,完整的學程規劃
循序漸進連貫性教學,掌握每階段的學習方向。
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中華數位FB技術討論區,提供學員疑難雜症的好幫手
不論在學中或結訓後提供你解決學習上的疑難雜症,讓學員學習上不再單打獨鬥。
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業界師資群編譯最新的實作教材
業界資深師資群合作編譯最完整的課程教材,規劃更貼近業界需求課程內容,不斷創新。
課程大綱
Ch1 - 影像處理與辨識基礎理論
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課程內容
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色彩空間與基本影像處理
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色彩空間介紹
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基本影像處理:二值化
課程內容
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基本影像處理:位元運算處理
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基本影像處理:2D
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Transformation
Ch2 - 影像去雜訊方法
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Ch3 - 影像處理應用
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課程內容
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邊界檢測:多級邊緣檢測(Canny)
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輪廓檢測:擬合矩形、擬合圓、擬合橢圓
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重心檢測、移動偵測
課程內容
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直線檢測:霍夫轉換(Hough Transform)
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輪廓特性:長寬比(Aspect Ratio)、範圍(Extent)、凸包(Convex Hull)、Solidity
Ch4 - 特徵偵測
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課程內容
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Cascade Object Detection
- HAAR特徵
課程內容
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Dlib
- HOG特徵
- LBP特徵
Ch5 - 實作內容
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課程內容
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影像偵測與擷取模組應用
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物體偵測與辨識
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手勢偵測與辨識
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數字偵測與辨識
課程內容
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人臉偵測與辨識
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材質紋理分類應用
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圖形紋理分類應用
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機器學習整合應用
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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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對於影像處理有基本概念,具備Python程式或其它程式語言者佳。