2017-newyear

  TOP computervision imageprocessing OPENCV與影像處理實務

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!

課程特色

本課程由淺入深,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)!
@很適合參加的對象:
需要進行影像處理演算法的開發與實作驗證。
想了解影像處理的演算法於嵌入式系統之移植與效能調整。
從事深度學習在影像處理(如CNN)的研發,而對於影像處理關於物件識別、偵測的底層知識有興趣。
從事FPGA 影位影像訊號的處理,但想要理解底層
影像處理相關的演算法。

我可以學到什麼?

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)

應用趨勢

Open!打開智慧影像應用大門

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課程大綱
 class
  Day1   Day2
         影像處理概述
          - 數位影像的生成與結構
       OpenCV 基礎認識
          - OpenCV可以做什麼
          - 函式庫的組成及內容

       環境配置(最新版本OpenCV-3.3.1)
          - IDE + CV Library
       初試啼聲
          - Hello OpenCV
       影像格式與資料結構
          - 影像格式
          - 基本資料型態

       影像檔案讀取、儲存
       影像通道轉換
         電腦視覺概述
          - 產業趨勢分享
          - 從事影像演算法研發人員在產業中的定位

       像素層級運算 (Pixel Level)
          - OpenCV Data Type結構深入理解
       影像前處理 (原理 & 實作)
          - 影像二值化 、閾值分析
       影像去雜訊 (原理 & 實作)
       影像模糊 (原理 & 實作)
       影像強化 (原理 & 實作)
       影像縮放 (原理 & 實作)
       色彩空間轉換 (原理 & 實作)
  Day3   Day4
         OpenCV 使用者介面事件 (高階 GUI)
          - 滑鼠事件處理
          - 滑桿事件處理

       OSD繪圖
       OSD文字處理
       ROI處理
       卷積運算 理論 &實務
          - 型態學運算 (原理 & 實作)
          - 輪廓搜尋 & 提取 (原理 & 實作)
          - 邊緣偵測 (原理 & 實作 )

       從影像處理到電腦視覺
          - Image Feature Extraction
          - 直線偵測 (原理 &實作 )
          - 圓形偵測 (原理 &實作 )
          - 角點偵測 (原理 &實作 )
         從影像到影片 Video Processing&Analysis
          - 影片資料處理
          - 攝影機取像 、運算 、儲存 、儲存

       OpenCV人臉偵測
       【專題實作-車牌辨識系統】
          - 手把手帶你打造自己的影像辨識演算法
          - 【追古朔今】

       OpenCV版本差異 & IplImage理解+演練
業界師資
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S.Liu ※講師具10年電腦視覺與影像處理經驗

▪ 中正大學電機工程碩士 ▪ 國內記憶體龍頭廠:研發技術副理

▪ 知名新創影像分析公司:技術顧問/電腦視覺科學家

▪ Computer Vision ▪ OpenCV影像處理與電腦視覺

▪ 嵌入式Linux系統、C/C++、GPGPU 技術 (nVidia CUDA)

職涯方向

嵌入式影像處理工程師 | 電腦視覺演算法工程師  | 影像處理演算法工程師  | 機器視覺軟體工程師 |  影像應用韌體工程師 | 視訊演算法開發工程師  

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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)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!

 

課程諮詢
 
 
應用實例
車牌辨識 自駕車系統

 

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