工程師不可不知的影像辨識 3 階段

AI 時代中，「#影像辨識」是其中一項熱門的應用，在許多產業都可以見到「影像辨識」的蹤跡。若你擁有「影像辨識」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 #影像預處理 (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 #對比度增強、 #去雜訊、 #尺寸重置 等。

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

然後在第3個階段，運用 #Tensorflow、#Keras 等 #AI 工具建立 #深度學習( #DeepLearning)模型，讓演算法去 #擷取影像特徵 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「#感知」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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