6️⃣ 物件偵測（輪廓與形狀）

🎯 什麼是物件偵測？

物件偵測（Object Detection）是電腦視覺中的關鍵技術，用於 辨識影像中的特定物件，例如人臉、車牌、手勢等。

✅ 適用場景：

• 輪廓偵測：找出影像中物件的邊界（如 OCR 預處理）
• Bounding Box：框出物件區域，方便追蹤與分析
• 形狀辨識：判斷物件是否為圓形、矩形、多邊形

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✅ 找出輪廓（Contours）

輪廓偵測可以幫助我們識別影像中的物件邊界。

import cv2

# 讀取影像
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化處理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 偵測輪廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 繪製輪廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Contours", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

✅ 效果：在影像上繪製輪廓，適合物件偵測與邊界分析。

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✅ 繪製 Bounding Box

Bounding Box（邊界框）可用於標記物件範圍。

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

cv2.imshow("Bounding Box", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

✅ 效果：在物件周圍繪製藍色矩形框，方便進行物件追蹤。

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✅ 檢測特定形狀（圓形、矩形、多邊形）

可以利用輪廓來判斷物件的形狀。

for contour in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * cv2.arcLength(contour, True), True)
    if len(approx) == 3:
        shape = "Triangle"
    elif len(approx) == 4:
        shape = "Rectangle"
    elif len(approx) > 5:
        shape = "Circle"
    else:
        shape = "Unknown"

    cv2.putText(image, shape, (approx.ravel()[0], approx.ravel()[1] - 10),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

cv2.imshow("Shape Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

✅ 效果：自動偵測影像中的形狀，適合 自動辨識物件類型。

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📝 總結

功能	語法
偵測輪廓	cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
繪製輪廓	cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
Bounding Box	cv2.boundingRect(contour) + cv2.rectangle()
形狀偵測	cv2.approxPolyDP() 判斷物件形狀

🚀 現在你已經學會如何使用 OpenCV 進行物件偵測！接下來，我們將學習影像濾波與去雜訊技術！ 😊