2018年10月24日 星期三

工程師不可不知的影像辨識 3 階段



AI 時代中,「#影像辨」是其中一項熱門的應用,在許多產業都可以見到「影像辨」的蹤跡。若你擁有「影像辨」的技術,意味著你所擁抱的機會更大。然而這項技術實際上有許多眉眉角角」影響著專案的成果,如何讓你的「影像辨識」專案的準確率更高呢?更符合你設定的目標呢?

首先在第1個階段,從低階的處理技術進行 #影像預處 (image preprocessing)。由於你所取得的影像資訊可能有尺寸大小不一、雜訊(noise)、對比度差異等問題,而為了增加後續作業的準確率,依據你所取得的影像狀況,你可以用 #OpenCV 這項工具進行 #影像預處理 的工作,像是 #對比度增 #去雜 #尺寸重 等。

接著在第2階段,運用 #OpenCV 進行像是 #影像閾值#形態學轉#Canny邊緣檢#Harris角點檢 等演算法來擷取 #影像特,方便後續的影像處理作業,像是 ##Segmentation) #(#Classifiacation)等。

然後在第3個階段,運用 #Tensorflow#Keras  #AI 工具建立 #深度學#DeepLearning)模型,讓演算法去 #擷取影像特 進行模型訓練,依據結果,在流程中的相應環節進行調整,讓機器實現「#」的目的。

如果你對影像辨識有濃厚的興趣,並且希望學習不是只有聽聽就忘了,而是能真正從影像處理、影像偵測,一直到影像辨識/感知 完整學會與產業接軌的技術,歡迎加入艾鍗的學習行列。

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