opencv應用的問題，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

OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)

為了解決opencv應用的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 　　筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： 　　◤函數數學原理解說◢ 　　◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 　　當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： 　　☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy

知識 　　★ 影像讀取、輸出與儲存 　　☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV 　　★ 建立藝術畫作 　　☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 　　★ 影像計算與影像的位元運算 　　☆ 重複曝光技術 　　★ 影像加密與解密 　　☆ 閾值處理 　　★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 　　☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 　　★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 　　☆ 影像遮罩與影像濾波器 　　★ 認識卷積 　　☆ 認識與刪除影像雜質 　　★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 　　☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 　　★ 影像金字塔

　　☆ 影像輪廓特徵與匹配 　　★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 　　☆ 醫學應用器官影像的徵兆 　　★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 　　☆ 無人車駕駛車道檢測技術 　　★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 　　☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 　　★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 　　☆ 分水嶺演算法執行影像分割 　　★ 前景影像擷取 　　☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 　　★ 辨識手寫數字 　　☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 　　★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式

分配器 　　☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 　　★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 　　☆ 人臉辨識原理與應用 　　★ 執行車牌辨識     

opencv應用進入發燒排行的影片

應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例

為了解決opencv應用的問題，作者張元 這樣論述：

中文摘要近年來AI的發展應用，開始將鏡頭與演算法等運算導入自動化生產流程，加上硬體導入成本大幅下降，AI已逐步在各領域導入生產管理機制，並提升其影響力，例如產品缺陷檢測、港口漁船編號辨識管理，交通安全科技執法，海關違禁品查驗….等，因此工廠作業導入AI，將能有效簡化或取代人工辨識的困難度，其應用例子更是屢見不鮮，但應用於人機間的互動研究較缺乏，例如半導體廠製程設備，對於材料辨識在作業過程中的管控，仍採用傳統上架構，在機台外進行 BAR CODE比對後，再到機台內進行更換，操作此作業流程人員，將潛在違紀行為，導致拿錯材料造成產品巨大損失的安全漏洞，但又擔心材料之自動化更換設備之研發耗時與成本太

高，也讓工廠裹足不前。因此，本研究將嘗試透過AI演算法的技術，應用在半導體廠植球機的材料比對，利用AI影像辨識系統結合材料比對系統，在植球添加材料的整個過程中進行全流程的異常行為監測與材料偵測比對，期望能達成杜絕混用材料風險與異常行為。另外利用生產線現有的電腦資源搭配 AI深度學習軟體，以低成本的建置系統取代造價昂貴的機構來進行防呆。所以，本研究將有三個重點，一是分析工廠作業可能發生疏漏流程，錯材料與偵測出異常的關鍵因子，二是找出工廠作業辨識異常與影像比對系統的架構，三是將深度學習網路演算法導入作業辨識與影像進行比對，而本研究將三種辨識系統，分別為手勢辨識系統。材料（錫球瓶）外觀辨識系統。QR

Code 讀取辨識系統進行整合，並以實驗結果顯示手勢來判斷對應MediaPipe、錫球瓶辨識對應Blending與QR Code 讀取來進行管理，並導入Yolo v.4，使其辨識率超過 96% 的成功率。未來期望本研究能對於產業製程，改善使用不當材料，減少工程人員產生品質不良之情事，並對半導體產管理流程有所幫助。關鍵字：影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析

OpenCV 3和Qt5電腦視覺應用開發

為了解決opencv應用的問題，作者（伊朗）阿敏·艾哈邁迪·泰茲坎迪 這樣論述：

全書共分為12章，全面系統地講述了OpenCV3和Qt5的核心內容，包括：OpenCV和Qt介紹、創建OpenCV和Qt項目、Mat和QImage、圖形視圖框架、OpenCV中的圖像處理、特徵與描述符、多線程、視頻分析、視頻穩定性、調試與測試、鏈接與部署、Qt Quick應用程序等。為了便於學習與實踐，本書提供了示例演算法的編碼實現。也向讀者全面詳盡地介紹了基於OpenCV和Qt進行圖像處理、電腦視覺等編程的技術和方法。 譯者序 序 前言 評閱者簡介 第1章　OpenCV和Qt簡介1 1.1　需要什麼2 1.2　Qt介紹3 1.2.1　Qt基本模組3 1.2.2　Q

t擴展4 1.2.3　附加值模組4 1.2.4　技術預覽模組5 1.2.5　Qt支援的平臺5 1.2.6　Qt Creator6 1.3　OpenCV介紹7 1.3.1　主模組8 1.3.2　附加模組8 1.4　安裝Qt9 1.4.1　Qt安裝準備9 1.4.2　在哪裡獲得Qt10 1.4.3　安裝方法11 1.4.4　測試Qt安裝14 1.5　安裝OpenCV19 1.5.1　為構建OpenCV做準備19 1.5.2　在哪裡獲得OpenCV19 1.5.3　如何構建20 1.5.4　配置OpenCV安裝23 1.5.5　測試OpenCV安裝25 1.6　小結27 第2章　創建第一個Qt +

OpenCV項目28 2.1　什麼是Qt Creator29 2.2　IDE一覽30 2.2.1　Qt Creator的模式30 2.2.2　Qt Creator的選項視窗58 2.3　小結61 第3章　創建完整的Qt + OpenCV項目62 3.1　後臺63 3.1.1　qmake工具63 3.1.2　元對象編譯器（moc）65 3.1.3　使用者介面編譯器（uic）66 3.2　設計模式67 3.3　Qt資源系統69 3.4　樣式化應用程式73 3.4.1　選擇器類型74 3.4.2　子控制項75 3.4.3　偽狀態75 3.4.4　級聯75 3.5　多語言支援77 3.6　創建和使用外

掛程式81 3.6.1　介面82 3.6.2　外掛程式84 3.6.3　外掛程式載入器和用戶88 3.7　創建基礎94 3.8　小結96 第4章　Mat和QImage97 4.1　關於Mat類的所有內容98 4.1.1　構造函數、屬性與方法100 4.1.2　Mat_類107 4.1.3　Matx107 4.1.4　UMat類108 4.1.5　InputArray、OutputArry、InputOutputArray108 4.2　利用OpenCV讀取圖像109 4.3　利用OpenCV寫入圖像110 4.4　OpenCV中的視頻讀寫110 4.5　OpenCV中的HighGUI模組112

4.6　Qt中的圖像和視頻處理113 4.6.1　QImage類113 4.6.2　QPixmap類116 4.6.3　QImageReader與QImageWriter類119 4.6.4　QPainter類119 4.6.5　Qt中的相機和視頻處理124 4.7　小結125 第5章　圖形視圖框架126 5.1　場景-視圖-物件元素架構127 5.2　場景QGraphicsScene130 5.3　物件元素QGraphicsItem134 5.4　視圖QGraphicsView142 5.5　小結152 第6章　基於OpenCV的影像處理153 6.1　圖像濾波154 6.2　圖像變換功能

168 6.2.1　幾何變換168 6.2.2　其他變換174 6.3　OpenCV繪圖180 6.4　範本匹配183 6.5　小結185 第7章　特徵及其描述符187 7.1　所有演算法的基礎—Algorithm類188 7.2　二維特徵框架191 7.2.1　檢測特徵192 7.2.2　提取和匹配描述符204 7.3　如何選擇演算法211 7.3.1　精度212 7.3.2　速度212 7.3.3　資源利用率213 7.3.4　可用性213 7.4　小結213 第8章　多執行緒215 8.1　Qt中的多執行緒216 8.2　利用QThread實現低級多執行緒217 8.2.1　子類化QTh

read217 8.2.2　使用moveToThread函數222 8.3　執行緒同步工具224 8.3.1　互斥鎖224 8.3.2　讀寫鎖226 8.3.3　信號量228 8.3.4　等待條件228 8.4　基於QtConcurrent的高級多執行緒230 8.5　小結235 第9章　視頻分析237 9.1　理解長條圖238 9.2　理解反投影圖像242 9.2.1　長條圖比較250 9.2.2　長條圖均衡化252 9.3　MeanShift演算法和CamShift演算法253 9.4　背景/前景檢測260 9.5　小結263 第10章　調試與測試265 10.1　Qt Creator調試

266 10.2　Qt測試框架271 10.2.1　創建單元測試272 10.2.2　資料驅動的測試276 10.2.3　基準測試278 10.2.4　GUI 測試278 10.2.5　測試用例項目281 10.3　小結283 第11章　連結和部署285 11.1　後臺構建過程286 11.1.1　預處理286 11.1.2　編譯286 11.1.3　連結287 11.2　構建OpenCV靜態程式庫288 11.3　構建Qt靜態程式庫289 11.4　部署Qt + OpenCV應用程式295 11.4.1　使用靜態連結部署295 11.4.2　使用動態連結部署297 11.4.3　Qt安裝程式

框架299 11.5　小結302 第12章　Qt Quick應用程式304 12.1　QML介紹305 12.2　QML中的用戶交互和腳本310 12.3　Qt Quick Designer的使用312 12.4　Qt Quick應用程式的結構313 12.5　集成C++和QML代碼318 12.6　Android和iOS上的Qt和OpenCV應用程式324 12.7　小結326

結合影像辨識之視力檢測系統

為了解決opencv應用的問題，作者林秋月 這樣論述：

近年來生物辨識技術蓬勃發展，而生物辨識技術是利用人體的生物特徵來進行辨識，例如:臉、指紋、手勢等等。本研究使用由Google開發之 MobileNet深度學習演算法，將蒐集的照片樣本，匯入後所訓練出來的手勢偵測模型，讓多種的手勢動作可以運用在視力檢查中，利用視力檢查上下左右方向的特性來進行手勢辨識。樹莓派連接攝影機擷取使用者的手勢，結合視力檢查表面板上的LED燈，引導使用者手所要指示的方向，經過層層辨識後，將視力檢測結果，經由樹莓派上傳網頁伺服器中。