華文網網路書店：OpenCV 全攻略！AI 影像辨識 × 電腦視覺實戰手冊．電腦與網路/AI‧人工智慧◎知．識．服．務．新．思．路◎

內容簡介
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書籍目錄
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OpenCV 全攻略！AI 影像辨識 × 電腦視覺實戰手冊

從傳統影像處理到 AI 影像辨識
 
讓你擁有獨立開發電腦視覺應用的能力


OpenCV 是目前最為廣泛使用的電腦視覺工具之一，無論是影像處理、影像分析、人臉辨識、物件偵測，甚至近年熱門的 AI 影像辨識應用，都能看見它的身影。

本書使用 Python 語言，從 OpenCV 開發環境建置開始，循序漸進帶領讀者認識數位影像、色彩空間、影像處理與分析、模板匹配、特徵匹配、視窗互動、影片處理與即時影像分析等核心技術，並進一步透過 cv2.dnn 與 Ultralytics YOLO 實作人臉偵測、人臉辨識、物件偵測與物件追蹤等現代 AI 視覺應用。

除了完整介紹 OpenCV 的重要功能與背後技術外，本書更著重於「如何實際應用」——各章節搭配豐富範例與執行結果比較，說明每項功能的用途與差異，並於章末安排實作小專案，讓讀者立即運用學到的知識。

在本書的最後，整合前面 23 章所學，完成自動玩 Chrome 小恐龍、自動玩 2048、智慧人臉門禁、智慧寵物攝影機，以及簡易版 Photoshop 等五個生活化專案。

從「了解電腦如何看見影像」，到「讓電腦看懂影像」，本書將帶領你把 OpenCV 從一行行生硬的函式，變成解決真實問題的利器。
本書特色：
  ? 從「會用 OpenCV」到「會做應用」
學習如何拆解問題、選擇技術與組裝程式碼，建立獨立開發電腦視覺應用的能力。

? 不只學會 API，還要理解背後原理
透過大量圖解與程式範例，說明每個功能的用途、運作原理與適用情境，而非單純的函式教學。

? 從零建立電腦視覺基礎
從安裝、影像讀取與顯示開始，逐步建立像素、解析度、色彩空間與影像通道等核心觀念。

? 完整涵蓋 OpenCV 核心技術
包含影像處理、影像分析、模板匹配、特徵匹配、影片處理與即時影像分析等重要主題。

? 從傳統電腦視覺跨入 AI 影像辨識
實作人臉偵測、人臉辨識、YOLO 物件偵測與物件追蹤，掌握現代視覺系統的開發流程。

? 章末實作 + 五大實戰專案
透過大量實務範例，了解各項技術的應用情境，並於最後整合全書所學，完成五個有趣且實用的生活化專案。

翁健豪

翁健豪(嗡嗡，Howard Weng)

學歷：國立政治大學資訊管理碩士(研究方向：電腦視覺與深度學習)、國立交通大學資訊工程學士
經歷：高通(Qualcomm)AI 平台工程師、智慧攝影機新創 AI 軟體工程師、台灣微軟學生大使

長期專注於影像處理、電腦視覺與 AI 影像辨識領域。業界期間曾於智慧攝影機新創負責人臉、年齡性別等影像辨識模型開發；於高通負責 AI 模型部署、推論驗證自動化等實務工作，熟悉 OpenCV、Python 與深度學習相關技術。

多年來持續於個人網站「嗡嗡的隨手筆記(wongwongnotes.com)」分享技術內容，至今累積 800 篇以上文章，累計瀏覽量超過百萬。曾連續三屆參加 iThome 鐵人賽並兩度獲得佳作，其中第 12 屆《錢不夠買 ps 的我，只好用 OpenCV 來修圖了！》系列正是本書最早的雛形。也曾在台大、梅竹黑客松等多場全國性大型賽事奪冠，並受邀擔任 PyLadies Taiwan 深度學習入門講師，希望透過寫作與分享，讓更多人把影像處理技術帶進日常生活。

▍第一部分 準備 OpenCV 的 Python 開發環境
▍第 0 章 建置 OpenCV 開發環境
0－1 Python 環境管理工具：Anaconda
0－2 安裝與開啟 JupyterLab
0－3 認識與使用 JupyterLab
0－4 JupyterLab 檔案管理
0－5 關閉 JupyterLab

▍第 1 章 OpenCV 影像讀取、顯示與儲存
1－1 OpenCV 簡介
1－2 OpenCV 與相關工具的安裝
1－3 利用 OpenCV 讀取影像檔案
1－4 利用 OpenCV 內建的函式顯示影像
1－5 利用 OpenCV 儲存影像
1－E 替未來準備：封裝本章的程式，方便日後使用

▍第二部分 OpenCV 影像基礎與色彩空間
▍第 2 章 數位影像的基礎
2－1 認識影像如何儲存在電腦中
2 2 認識像素位置表示法：NumPy 與 OpenCV 的視角差異
2－3 認識影像的顏色通道
2－4 認識色碼(Hex Color Codes)
2－5 補充：影像在電腦占的儲存空間
2－E 練習：透過 Python 分析影像的基本元素

▍第 3 章 認識 OpenCV 中的影像與色彩
3－1 認識 OpenCV 的 BGR 顏色通道
3－2 拆解與合併 OpenCV 的 BGR 顏色通道
3－3 進階內容：運用 OpenCV 計算影像的直方圖
3－4 進階內容：CMYK、HSV、HSL 色彩空間介紹
3－E 小專案：透過 HSV 色彩空間來篩選影像中的紅色

▍第三部分 OpenCV 影像處理基礎操作
▍第 4 章 OpenCV 影像變形處理
4－1 影像的剪裁
4－2 影像的旋轉
4－3 影像的縮放
4－4 影像的翻轉
4－5 影像的平移
4－6 進階：影像的任意角度旋轉
4－7 進階：仿射變換 – 平面影像變形的萬能工具
4－8 進階：透視變換 – 校正影像的空間變形
4－E 小專案：自製文件掃描機

▍第 5 章 OpenCV 影像繪製與標註
5－1 畫點於影像上
5－2 畫圓於影像上
5－3 畫線於影像上
5－4 畫矩形於影像上
5－5 畫橢圓、圓弧於影像上
5－6 畫多邊形於影像上
5－7 寫字於影像上
5－8 補充：標記特殊符號於影像上
5－E 小專案：模擬對 AI 偵測結果進行資料標記

▍第 6 章 OpenCV 影像數學運算
6－1 本章共通觀念、實作素材準備
6－2 影像的加、減法與絕對值差
6－3 影像的加權運算
6－4 影像的邏輯運算：AND、OR、XOR、NOT 運算
6－5 影像數學運算的綜合應用
6－E 小專案：「大家來找碴」破解器

▍第 7 章 OpenCV 影像模糊、銳化與馬賽克
7－1 本章共通觀念、認識濾波器與卷積
7－2 影像模糊的不同算法
7－3 影像銳化
7－4 影像馬賽克
7－E 小專案：保護貓貓肖像權

▍第 8 章 OpenCV 影像色彩與光影調校
8－1 本章共通觀念：OpenCV 線性變換
8－2 調整影像亮度、對比度
8－3 調整影像飽和度
8－4 調整影像色溫(冷色調、暖色調)
8－5 進階：透過 Gamma 矯正調整亮度
8－6 進階：自動對比度增強「直方圖均衡化」
8－7 進階：自適應對比度增強「CLAHE」
8－E 小專案：模仿 Photoshop 進行照片修圖

▍第四部分 OpenCV 影像分析
▍第 9 章 OpenCV 影像二值化
9－1 本章共通觀念：二值化的概念、彩色影像前處理
9－2 固定門檻值二值化
9－3 Otsu 二值化(自動門檻值二值化)
9－4 自適應二值化(Adaptive Thresholding)
9－5 小結：各種二值化比較
9－E 小專案：體驗車牌辨識的前處理

▍第 10 章 OpenCV 形態學運算
10－1 形態學運算的共通觀念：主體共識、結構元素
10－2 影像侵蝕
10－3 影像膨脹
10－4 進階形態學運算
10－E 小專案：優化車牌辨識的結果

▍第 11 章 OpenCV 邊緣偵測
11－1 Sobel 邊緣偵測
11－2 Laplacian 邊緣偵測
11－3 Canny 邊緣偵測
11－4 比較：邊緣偵測方法比較與應用建議
11－E 小專案：觀察不同的邊緣偵測方法效果

▍第 12 章 OpenCV 輪廓分析
12－1 輪廓擷取
12－2 計算輪廓面積
12－3 擷取輪廓後繪製外接矩形(Bounding Box)
12－E 小專案：尋找其他影像中的主體

▍第 13 章 OpenCV 影像分割
13－1 GrabCut 影像分割原理
13－2 影像分割：cv2.grabCut
13－3 程式範例：影像分割實作
13－4 進階：使用 GrabCut 的注意事項與優化建議
13－E 小專案：替其他影像進行去背

▍第五部分 OpenCV 影像匹配技術
▍第 14 章 OpenCV 模板匹配
14－1 模板匹配(單目標)
14－2 模板匹配(多目標)
14－3 模板匹配的限制與解法
14－E 小專案：找到影片畫面中的「略過廣告」按鈕

▍第 15 章 OpenCV 特徵偵測與匹配
15－1 本章共通觀念：關鍵點、描述子與特徵匹配
15－2 ORB 特徵偵測
15－3 BFM 暴力匹配(ORB 特徵匹配)
15－4 SIFT 特徵偵測
15－5 FLANN 匹配(SIFT 特徵匹配)
15－E 小專案：UI 元素匹配

▍第六部分 OpenCV 視窗互動、影片與即時影像處理
▍第 16 章 OpenCV 視窗與使用者互動
16－1 視窗的操作與關閉
16－2 進階視窗屬性操作
16－3 鍵盤輸入偵測與互動
16－4 滑鼠事件偵測與互動應用
16－5 視窗滑桿(Trackbar)互動應用
16－E 小專案：即時顯示滑鼠座標的影像觀察工具

▍第 17 章 OpenCV 影片處理
17－1 影片的基礎觀念
17－2 讀取影片並取得資訊
17－3 逐格處理影片
17－4 影片的儲存與編碼
17－E 小專案：製作影片負片(Negative)效果並儲存

▍第 18 章 OpenCV 攝影機即時影像分析
18－1 讀取攝影機即時影像
18－2 即時影像處理
18－E 小專案：即時影像素描風格(Sobel 邊緣偵測)

▍第七部分 OpenCV 從傳統影像處理到 AI 影像辨識
▍第 19 章 從「傳統影像處理」邁向「AI 影像辨識」的 OpenCV
19－1 傳統影像處理 vs 深度學習：誰來定義特徵？
19－2 深度學習任務種類：偵測、辨識與追蹤
19－3 OpenCV 的深度學習模組
19－4 進階：AI 實作中經常出現的技術介紹

▍第 20 章 OpenCV 人臉偵測
20－1 人臉偵測基礎
20－2 用 Haar Cascade 方法進行人臉偵測
20－3 用 SSD 深度學習模型進行人臉偵測
20－4 用 YuNet 深度學習模型進行人臉偵測
20－E 小專案：觀察不同方法的即時人臉偵測

▍第 21 章 OpenCV 人臉辨識
21－1 本章共通觀念：準備環境、人臉訓練資料
21－2 透過傳統 LBPH 方法進行人臉辨識
21－3 透過深度學習的 SFace 模型進行人臉辨識
21－4 生活中的人臉辨識應用情境
21－E 小專案：即時人臉辨識系統

▍第 22 章 OpenCV 物件偵測
22－1 什麼是「物件偵測」？
22－2 使用 YOLO 深度學習模型進行物件偵測
22－3 從 YOLO 結果中篩選物件類別
22－4 補充：YOLOv8 的不同大小模型
22－E 小專案：即時攝影機 YOLO 偵測與生活應用

▍第 23 章 OpenCV 物件追蹤
23－1 什麼是「物件追蹤」？
23－2 本章共通函式：追蹤器與 ROI 框選
23－3 KCF 追蹤器
23－4 CSRT 追蹤器
23－5 自動偵測並追蹤：透過 YOLOv8 + KCF 實現自動追蹤
23－6 補充：其他 OpenCV 提供的追蹤器
23－E 小專案：「視覺化」追蹤軌跡與應用情境

▍第八部分 OpenCV 日常生活實用專案
▍專案 1 讓電腦自己玩遊戲！挑戰 Chrome 小恐龍
專案1－1 觀察與拆解：這個問題可以自動化嗎？
專案1－2 事前準備：安裝相關套件
專案1－3 鎖定範圍：螢幕截圖與 ROI 選取
專案1－4 分析畫面：背景差異分析與障礙物偵測
專案1－5 組裝程式：讓電腦自動遊玩！
專案1－6 驗證成果：測試結果與觀察
專案1－7 未來展望：如何讓小恐龍可以跑得更遠

▍專案 2 當電腦學會「看懂」遊戲：自動玩 2048
專案2－1 觀察與拆解：讓程式先「看懂」棋盤
專案2－2 事前準備：安裝相關套件、準備影像素材
專案2－3 鎖定範圍：螢幕截圖並將格子定位
專案2－4 分析遊戲：使用「模板匹配」進行數字辨識
專案2－5 實作遊戲機制：模擬 2048 遊戲機制
專案2－6 進行解題：貪婪策略
專案2－7 監控視窗：觀察遊戲進行的狀態
專案2－8 組裝程式：由主程式作為進入點開始遊戲！
專案2－9 驗證成果：測試結果與觀察
專案2－10 未來展望：如何更有效率且穩定地解出 2048

▍專案 3 刷臉就開門？自製居家智慧人臉門禁
專案3－1 觀察與拆解
專案3－2 事前準備：Telegram Bot 申請與人臉資料集
專案3－3 人臉偵測：用 YuNet 找出人臉位置
專案3－4 讓程式「認識」有哪些人
專案3－5 人臉辨識：拿特徵向量跟資料庫逐一比對
專案3－6 門禁反應：記錄並顯示結果
專案3－7 組裝程式：完整的即時攝影機門禁流程
專案3－8 實際測試：站到攝影機前，你能成功通過門禁嗎？
專案3－9 未來展望：如何優化門禁？

▍專案 4 貓咪偷進廚房怎麼辦？自製智慧寵物攝影機
專案4－1 觀察與拆解：如何實現一個智慧居家攝影機？
專案4－2 事前準備：建立 Telegram Bot 與環境設定
專案4－3 接通攝影機：讀取即時影像
專案4－4 偵測寵物：讓 YOLO 找出畫面中的寵物
專案4－5 框選禁區：只要目標進入就算入侵
專案4－6 Telegram 截圖通知：讓手機看到現場畫面
專案4－7 組裝程式：從偵測、判斷到通知的完整流程
專案4－8 實際測試：讓寵物走進警戒區看看
專案4－9 未來展望：讓居家寵物攝影機更聰明

▍專案 5 動手做自己的簡易版 Photoshop！
專案5－1 觀察與拆解：把修圖軟體的功能拆成一個個零件
專案5－2 事前準備：透過 Tkinter 開啟檔案
專案5－3 雙視窗顯示(影像、控制)與自動視窗排版
專案5－4 影像處理相關函式
專案5－5 影像標註工具
專案5－6 影像狀態列實作
專案5－7 組裝主程式流程
專案5－8 實際測試：測試我們自製的簡易版 Photoshop！
專案5－9 未來展望：讓自製的 Photoshop 有更多豐富的功能！

				
Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？
A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！

Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？
A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。

Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？
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Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？
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Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？
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