本課程特別聘請具備豐富程式開發經驗的移動終端技術專家－柯博文老師透過實際程式開發，利用Open CV與Python程式撰寫，透過影像分析設定，將可針對入侵者、移動物體、特定人物等進行特殊事件觸發設定，達到早期預警的效果。

建議修課條件：(1)程式設計相關經驗；(2)孰悉Python程式語言。

。市面常見的影像辨識函式庫功用簡介 。常見開發平台和程式語言 。Python程式快速複習(約1小時內) 。OpenCV環境安裝、使用和除錯設定 。OpenCV 2、OpenCV 3、OpenCV 4差異 。Python 版本、Java 版本和C版本的差異 。OpenCV 跨平台開發技術和方法 。顯示圖片、圖檔轉換 。顯示影片、影片格式轉換、錄影、快轉、倒帶 。WebCam 。影像特效處理 。顏色調整、灰階 。亮度調整、顏色過濾Hue 。放大縮小旋轉 。filter 濾鏡、二值化、erode擴充、邊緣化 。繪圖、滑鼠控制、視窗、trackbar 。ROI抓取、複製、貼上、擴邊、圖片大小調整 。圖片計算：顏色相加、混合、and、or、XOR的處理 。顏色處理：RGB、GRAY、HSV等 。Canny邊緣化、特徵值的抓取 。Contours 輪廓 取得物件位置 。直方圖 。Hough 。找圖形特徵 。去背景GrabCut 。Harris 角 。物體顏色抓取、二值化、模糊、去雜訊 。實戰：依照顏色抓取物體 。實作：手部位置判別 。實作：抓體位置 。物件跟蹤Tracking 。攝影機去背景 。手部動作辨識、手勢辨識 。tesseract 文字辨識 。實作：OCR文字辨識 。實作：多物件的抓取 。視覺辨識資料訓練-建立Haar Cascades 。實作:人臉抓取、透過攝影機，抓取臉部、眼睛等 。實作：車牌抓取 。實作：即時IP CAM 客人來店的人數計算 。實作：Haar+tesseract 抓取攝影機辨識即時車牌 。人工智慧TensorFlow和Keras 。MLP類神經演算法 。OpenC和Tensorflow 人工智慧手寫文字辨識和訓練 。實作：自製文字手寫APP 。CNN演算法 、YoLo演算法 、Fast R-CNN演算法 。OpenCV和Tensorflow 深度學習的訓練和即時物體訓練和辨識 。臉部辨識和訓練 。實作：訓練學員的手上的東西，做物體判別 。實作：訓練學員的人臉，做人物判別 。YOLO v4動物判斷、交通工具判別 。YOLO v4 訓練自己要辨識的物件 。Google Colab 雲端AI訓練 。Vgg16、vgg19 、16萬種物件的判別。 。諮詢時間