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Basic opencv module tutorials

Digital Image Processing with Python

目前在電腦視覺中大多應用都是使用深度學習，但我認為對於一個研究電腦視覺領域的人來說，且現在許多科技廠仍會使用此技術進行檢測，所以傳統影像處理技還是非常重要的。 雖然在大學和碩士期間也會用影像處理技術對影像做處理，但也只是非常簡單的處理，如二值化、灰階、旋轉等。不過，除了這些，影像處理還有非常多的技術可以學，因此從這篇是我學好影像處理和打好基礎的第一篇。 這是我的學習紀錄，所有範例都是跟著數位影像處理這本書的教學及查詢網路上的資料，並使用我自己的方法整理，以及加上自己的看法。

詳細筆記請參考hackmd

Keep updating...(20230927)

Course outline

Section #1 Basics

• Reading Images and Video
• Resizing and Rescaling Images and Video Frames
• Drawing Shapes and Placing text on images
• 5 Essential Methods in OpenCV
• Image Transformations
• Contour Detection
• Switching between Colour Spaces (RGB, BGR, Grayscale, HSV and Lab)
• Splitting and Merging Colour Channels
• Blurring
• BITWISE operations
• Masking
• Histogram Computation
• Thresholding/Binarizing Images
• Advanced Edge Detection

Section #2 Faces

• Face Detection using Haar Cascades
• Face Recognition using OpenCV's LBPHFaceRecognizer algorithm

Section #3 Simpsons

• Building a Deep Computer Vision model to classify between the characters in Simpsons
• Data is collected from Kaggle
• Use Kaggle Notebook to train the model

Section #4 License plate detection and recogniton

• Detection using opencv
• Recognition using EasyOCR

Credits

參考資料：Medium, Youtube, 數位影像處理