1️⃣ OpenCV簡介
🎯 什麼是 OpenCV？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的 電腦視覺與影像處理 庫，廣泛應用於 影像處理、物件偵測、機器學習、深度學習 等領域。
✅ 為什麼使用 OpenCV？
- 📌 開源且免費：可自由使用於學術或商業應用。
- 🎯 高效能：C++ 開發，提供 Python、Java 介面。
- 🖼 影像處理功能強大：支援影像讀取、轉換、濾波、變換。
- 🎥 視訊與物件偵測：可用於即時影像分析與 AI 應用。
- 🤖 支援機器學習與深度學習：內建 Haar、HOG、YOLO、DNN 模組。
🎯 OpenCV 的應用場景
OpenCV 廣泛應用於 影像處理、AI、機器學習、自動駕駛，以下是一些常見應用：
🔹 影像處理（Image Processing） - 圖像增強、邊緣偵測、色彩轉換 - 影像去雜訊與濾波處理
🔹 物件偵測（Object Detection） - 人臉偵測、車牌辨識、手勢識別 - 輪廓偵測與形狀識別
🔹 視訊分析（Video Analysis） - 即時影像處理與監控系統 - 動作偵測與移動物件追蹤
🔹 機器學習與 AI（Machine Learning & AI） - 與 TensorFlow、YOLO、SSD、Haar cascades 整合 - 影像分類、特徵萃取、人臉辨識
🔗 本教學網站的內容
本網站將從 基礎到進階，帶你學會如何使用 OpenCV。
| 章節 | 內容 |
|---|---|
| 1️⃣ 首頁（Home） | 介紹 OpenCV，應用場景 |
| 2️⃣ 安裝與基本使用 | 安裝、讀取與顯示影像 |
| 3️⃣ 影像基本操作 | 調整大小、裁切、翻轉 |
| 4️⃣ 顏色與影像轉換 | RGB、HSV、灰階轉換 |
| 5️⃣ 邊緣偵測與形態學 | Canny 邊緣偵測、膨脹、侵蝕 |
| 6️⃣ 物件偵測 | 輪廓偵測、Bounding Box |
| 7️⃣ 影像濾波與去雜訊 | 平滑化、高斯模糊、中值濾波 |
| 8️⃣ OpenCV 與機器學習 | OpenCV 人臉偵測 |
| 9️⃣ OpenCV 與深度學習 | YOLO / SSD 物件偵測 |
| 🔟 進階應用與專案 | 圖像分割、影像增強、完整專案 |
🚀 接下來，我們將學習如何安裝與使用 OpenCV！ 🎉