opencv影像處理的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

必學!Python 資料科學‧機器學習最強套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras

為了解決opencv影像處理的問題，作者石川聡彦 這樣論述：

最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術, 本書帶您一次學會！   　　Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！   　　NumPy 數值運算套件可以

做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石；   　　在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器；   　　OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手；   　　最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度

學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。   　　看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編

都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！    本書特色   　　□資料科學熱門套件解說 　　‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式 　　‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據 　　‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況 　　‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊   　　□最紮實的機器學習、深度學習實戰 　　‧機器學習的資

料預處理 (Data preprocessing) 　　‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型 　　‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network) 　　‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！   　　□本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！

科班出身的AI人必修課：OpenCV影像處理 使用python

為了解決opencv影像處理的問題，作者李立宗 這樣論述：

　　電腦視覺技術的應用越來越廣泛，有非常多的軟體工具和函數庫可以用來建置電腦視覺應用，針對Python的OpenCV就是一個很好的選擇，本書正是針對以Python為基礎的OpenCV來說明的。 　　Python和OpenCV結合，必將產生巨大的威力。本書以OpenCV官方文件的知識脈絡為主線，在此基礎上對細節進行補充和說明。 　　本書不僅介紹 OpenCV 函數的使用方法，還介紹函數實現的演算法原理。在介紹 OpenCV 函數的使用方法時，提供大量的程式示例。 　　在介紹函數對圖像的處理前，先展示函數對數值、陣列的處理，方便讀者從數值的角度觀察和瞭解函數的處理過程和結

果。在介紹具體的演算法原理時，使用通俗易懂的語言和貼近生活的示例來說明問題，避免使用過多複雜抽象的公式。                                      　　適合讀者群：電腦視覺領域的初學者、專業技術人員、影像處理愛好者，或相關科系師生做為學習參考教材。 本書特色 　　介紹以Python為基礎的OpenCV視覺函數庫的使用 　　內容通俗易懂、生動有趣，案例豐富，實用性強  

結合範例影像修復法與CIE色彩空間進行中式水墨畫自動修復

為了解決opencv影像處理的問題，作者林天水 這樣論述：

中國清朝皇帝時常在閱覽過不少宮廷收藏之水墨畫作後，在畫作空白處用毛筆寫作題文 (墨字)、以及蓋上自己的御用印章 (紅字)，用來表達自身的感想，但此舉大大影響原作的藝術價值、以及後人觀賞原作的不適觀感。為了能保留畫作內容的完整性，本研究在不同色彩空間中使用2種影像修復演算法來自動移除水墨畫上的部分圖案，結合Python 程式語言與 OpenCV 函式庫，去偵測中式水墨畫上面的特定位置，並用不同色彩空間 (CIELAB 和YCrCb) 的提取方式去做比較，提取後的結果當作遮罩，最後進行繪畫影像的還原與修復 (移除紅色印章或墨色毛筆字，以及青綠山形的提取)，使用的修復演算法包含運用逐像素填充法的「

快速匹配法 (Fast Marching Method)」和利用逐區塊填充法的「基於範例影像修復法 (Exemplar-Based Image Inpainting)」。本研究設計成自動提取圖畫的紅色、墨色或青綠色區域，把提取的結果當作影像修復用的遮罩，並利用兩種色彩空間去比較較為合適的遮罩，來證明不管是什麼修復方式都需要採用較佳的色彩空間，才能讓色彩取樣達到較好效果。