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. OpenCV
電腦視覺與影像處理實務
課程預覽
S. Liu

2. Mat 操作與演練
賦值形式
矩陣運算
像素運算

3. 影像前(預)處理

4. 數位影像處理：雜訊去除

5. 影像模糊：高斯濾波
【原理】
每個像素點由本身和鄰域內的其他像素值經過加權平均後求得

6. 單元演練 ... (影像強化)

7. ROI 處理
ROI (Region of Interest) 感興趣區域
．一般為矩形區域

8. 卷積運算 理論 & 實務
．卷積(Convolution)：

9. 邊緣提取

10. 角點偵測

11. 人臉偵測 原理&應用

12. 【專題】車牌辨識系統

13. Thank You 