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，當屬結合機器學習與深度學習、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！
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:
欲從事影像處理、電腦視覺、影像分析、影像辨識等演算法開發與實作驗證的工程師、研究者、創客。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。
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)
Open！打開智慧影像應用大門
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
| 主題 | 內容 |
| OpenCV影像處理實務 |
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| OpenCV電腦視覺實務 |
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| OpenCV活用：從影像處理到電腦視覺 |
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| 視訊處理與人臉偵測 |
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| 專題實作：車牌辨識 |
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| 終端裝置的AI運算與應用 |
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| Raspberry Pi 3嵌入式開發平台 |
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Lau ※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)
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、上課的開發環境？
開發環境使用win7 PC 為主，Intel CPU (AMD 亦支援)，DDR3 的 Memory (DDR4 亦支援)，採用最新OpenCV 3.3.x版本以及Visual Studio做編譯，運用初階C / C++ 編程 (含指標運作概念)，我們在各階段安排實作，幫助你可以快速瞭解/上手 OpenCV Library 工具。
Q3、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。
Q4、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。
Q5、電腦視覺(機械視覺)、嵌入式系統、機器學習與深度學習的關係？
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，透過機器學習與深度學習，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與深度學習技術，以做為產品差異化與大幅提升系統智慧的手段！
Q6、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、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)、行車紀錄器、運動相機(Go-Pro)、TV產業、AOI自動化檢測設備、醫學影像儀器等
Q7、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。
Q8、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、影像辨識領域的知識技術、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，手把手教你人臉偵測與車牌辨識等影像分析實務應用，讓你能夠融會貫通這門課所學到的，打造專屬的影像辨識演算法系統！
