影像辨識入門

影像辨識入門 смотреть последние обновления за сегодня на .

【python】opencv 2小時初學者教學 | 影像辨識 | 影像處理 | 人臉辨識 | 電腦視覺

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03.12.2021

python opencv opencv 教學 opencv 入門 影像辨識 影像處理 人臉辨識 電腦視覺 ⭐️ 目錄 ⭐️ ⌨️ (0:00:00)​ 介紹 ⌨️ (0:00:58)​ 基本概念 (電腦眼中的圖片) ⌨️ (0:06:07)​ 安裝 opencv & 讀取影片、讀取圖片 ⌨️ (0:22:40​) numpy 與圖片關係 ⌨️ (0:38:46​) 常用函式 ( cvtColor 色彩轉換、GaussianBlur 高斯模糊、Canny 邊緣檢測、dilate 膨脹、erode 侵蝕 ) ⌨️ (0:57:29​) 畫圖形、寫字 ( line 畫直線、rectangle 畫矩形、circle 畫圓形、putText 寫字 ) ⌨️ (1:08:19​) 偵測顏色 ( Trackbar 控制條、inRange 過濾範圍、bitwise_and ) ⌨️ (1:26:34​) 輪廓檢測 、形狀辨識 ( findContours 找輪廓、drawContours 畫輪廓、contourArea 輪廓面積、arcLength 輪廓總長、approxPolyDP 近似多邊形、boundingRect 外接矩形 ) ⌨️ (1:43:17​) 人臉辨識 ( CascadeClassifier 載入模型、detectMultiScale 偵測 ) ⌨️ (1:53:11​) 虛擬筆 🔗課程檔案 程式碼、課程素材 : 🤍 ✏️先修課程 python 初學者教學 : 🤍 #python #opencv #opencv教學 #影像辨識 #影像處理 #人臉辨識

十三分鐘略懂 AI 技術:機器學習、深度學習技術原理及延伸應用

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30.01.2021

這支影片試著把 AI 的相關歷史、技術背景、延伸應用以及該如何去看待 AI 的發展,以容易理解的脈絡串連起來,希望能幫助大家更了解這人類長久以來的夢想技術。 如果喜歡的話請幫忙訂閱、分享、按讚或留言,這會是我持續創作類似短片的動力囉!

【python】OpenCV + MediaPipe 手部追蹤 | MediaPipe 教學 | 影像辨識 | 電腦視覺 | AI 人工智慧

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16.12.2021

python opencv google mediapipe MediaPipe 教學 AI 人工智慧 手部追蹤 電腦視覺 ⭐️ 目錄 ⭐️ ⌨️ (0:00:00)​ 介紹 ⌨️ (0:01:35)​ 安裝 opencv & mediapipe ⌨️ (0:02:32)​ opencv + mediapipe 手部追蹤 🔗課程檔案 程式碼 : 🤍 ✏️先修課程 python 初學者教學 : 🤍 opencv 初學者教學 : 🤍 #python #opencv #mediapipe #影像辨識 #手部追蹤

【影像辨識系統】清大電機工程學系

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25.07.2016

當人類觀看到一張圖片, 可以很輕易地從圖片中物品/動物的輪廓辨別出那是什麼, 但電腦不像人眼,電腦若看到一張圖片,其實只能看到一大堆數字和二維矩陣, 那麼, 電腦要怎麼辨識這張圖片到底是什麼東西呢? 【影像辨識技術】是目前火熱的技術,來聽聽清華電機孫民老師實驗室的介紹吧!! GO! 清大電機系孫民老師實驗室實驗demo

15分鐘教你如何訓練AI看照片 (例: 辨識花的種類)

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10.03.2018

我是江博士 今天花十五分鐘教大家怎麼用 tensorflow 訓練電腦看照片區別不同的花 學會之後 你只需要提供不同的照片給他 他就會辨識不同的東西 看你要辨識植物、花卉、鳥類、醫學影像、衛星影像、、、都行。 完全不用寫程式喔! #準備 #在 /f/Docker/tensorflow 裡面準備好 images 目錄, 裡面分目錄放照片(目錄名稱用英文) #進 docker cd /f/Docker/tensorflow docker run -it -v /f/Docker/tensorflow:/tf_files gcr.io/tensorflow/tensorflow bash #在 docker 內 cd /tf_files curl -O 🤍 curl -O 🤍 #訓練 (會自動download inception) python retrain.py bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks how_many_training_steps 1000 model_dir=/tf_files/inception output_graph=/tf_files/retrained_graph.pb output_labels=/tf_files/retrained_labels.txt image_dir /tf_files/images #辨識 python label_image.py image test/GYY.jpg labels ./retrained_labels.txt graph ./retrained_graph.pb input_layer Mul output_layer final_result python label_image.py image test/ChiangWei.jpg labels ./retrained_labels.txt graph ./retrained_graph.pb input_layer Mul output_layer final_result python label_image.py image test/rose.jpg labels ./retrained_labels.txt graph ./retrained_graph.pb input_layer Mul output_layer final_result

GCPUG.TW meetup #32 - 深度學習於影像辨識應用的入門介紹

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13.12.2017

Speaker 何岡峯 Wilson Ho / 女媧創造演算法工程師 2014年,在和碩主要負責電腦視覺及機器學習的演算法開發,經歷過的案子有智慧型家庭的視訊監控、AOI 自動光學檢測,無人機案子的對象追蹤及 ADAS 中的前車防碰撞系統 2013年, 在工研院主要負責ADAS先進駕駛輔助系統的車輛偵測及車牌辨識的演算法開發及系統的整合 Abstract 會介紹人工智慧、機器學習及深度學習彼此之間的關係,接著會針對深度學習於影像中的應用做簡介,最後對 caffe, tensorflow, keras 如何實作 LeNet做簡單的範例介紹

不需任何一行程式碼, 幾分鐘就可以訓練好機器學習模型?超入門 AI 實作教你快速完成影像辨識分類模型, 直接實作影像辨識剪刀石頭布與電腦對戰!

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01.09.2021

Flag's 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用 ● 實作 AI 不用先會 AI ● 簡單步驟就可以訓練自己的模型 ● 模型上傳雲端使用超便利 ● 機器學習概念超入門 ● AI 入門必學 Python 語言 ● AI 辨識整合硬體大應用 ● AI 聲音辨識 ● AI 姿態辨識 ● AI 影像辨識 實作 AI 的門檻已逐漸降低, 也不再是專業研究人員才能觸碰的領域, 本套件排除了需要具備專業知識與能力才能實作 AI 應用的障礙, 直接應用既有的機器學習服務 Teachable Machine, 僅需要簡單幾步驟即可訓練自己的分類器模型, 再利用網路服務來橋接開發板及各項硬體, 便利且迅速完成各種應用及實驗。 更多資訊請至Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》 🤍

十五分鐘上手 Google TensorFlow 來做大數據影像辨識

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24.06.2016

大家好 我是江博士 這堂課教各位最近很夯的幾個題材 一個是玩人工智慧會用到的 Google TensorFlow 一個是大數據會用到的 Spark 另外一個附送的是 讓你可以快速上手玩上面兩個大數據技術的免費網站 1) 首先先連到 databricks.com 註冊一個免費帳號. 2) 再來連到 🤍 按上方的 import notebook 就可以 clone 一份等一下 demo 裡面會用到的程式碼到你的 workspace 裡面. 然後 就可以照這堂課裡面裡面學到的操作方式自己玩玩看了喔!

【火眼睛晶】 智慧影像辨識 OpenCv & Python

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12.05.2020

#OpenCv_python #物件偵測 #Python #影像辨識 #新手教學 #影像辨識初心者 訂閱程式點滴▶️▶️▶️ ►程式碼連結 Github: 🤍 ►影片描述 這部影片是利用 Opencv 透過 python 進行物件辨別,其中包含了許多影像辨識功能的小技巧 透過閥值與尋邊的搭配找到我們要的輪廓

Python機器學習超進化:AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門影音教學/範例程式)

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11.11.2020

詳細介紹網址🤍 轟動程式圈3大AI影像辨識利器    從收集資料、圖片擷取、建立標籤、訓練模型    到智慧影像辨識的全面進化實戰!      人工智慧(Artificial Intelligence)應用基本上可分五大層面:時間序列、圖像處理、音訊處理、自然語言處理以及動態影像處理,其中與「智慧影像」相關者就佔了兩大領域。智慧影像是透過電腦視覺技術,從中學習人類的視覺辨識能力,並自動判讀影像中的關鍵資訊,目前被大量使用在圖像辨識、人臉識別、物體動作捕捉、光學文字識別...等,是人工智慧最為廣泛的應用之一。      在這個領域的研究中有許多功能強大的工具,如OpenCV、Yolo與dlib,但許多使用者卻不知如何收集資料、建立標籤,更不知道如何訓練模型,進而達成智慧影像辨識的結果!本書將引領讀者運用自己的資料,透過本機與雲端的資源,以目前主流技術進行自有模型的訓練來完成實際可用的智慧影像應用。      挑戰智慧影像最佳學習地圖,    結合本機與雲端應用,    真正深入AI影像辨識核心!      ■掌握智慧影像的技術特性與主流的應用模組,涵蓋OpenCV、Pillow、Yolo與dlib。      ■根據不同模組特性介紹其資料來源的收集方式,除了一般土法煉鋼的徒手拍攝影像,也能利用Kaggle資料庫進行下載,或是利用動態影片進行大量圖片的擷取,再運用自動批次的方式進行圖片整理與特徵標記。     ■當本機在訓練模型時發生記憶體不足、效能不夠等問題時,使用Google專為機器學習而生的Colab雲端服務來訓練自己的模型。      ■集結最具代表性的實務應用主題,包括人臉辨識、口罩人臉辨識、車牌辨識、車流統計…等專題,在真實的情況中體驗智慧影像的應用,並擁有開發能力。      ■針對OpenCV與Pillow影像處理特別提供入門影音輔助教學,加速學習效率。      書附超值學習資源:範例程式檔/100分鐘OpenCV與Pillow影像處理入門影音教學   作者介紹 作者簡介   文淵閣工作室     一個致力於資訊圖書創作二十餘載的工作團隊,擅長用輕鬆詼諧的筆觸,深入淺出介紹難懂的 IT 技術,並以範例帶領讀者學習電腦應用的大小事。      我們不賣弄深奧的專有名辭,奮力堅持吸收新知的態度,誠懇地與讀者分享在學習路上的點點滴滴,讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。      舉凡程式開發、文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作,都是我們專注的重點,而不同領域有各自專業的作者組成,以進行書籍的規劃與編寫。一直以來,感謝許多讀者與學校老師的支持,選定為自修用書或授課教材。衷心期待能盡我們的心力,幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙,用學習的成果在自己的領域裡發光發熱!      我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享, 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。      官方網站:🤍e-happy.com.tw    FB粉絲團:🤍facebook.com/ehappytw   目錄 CH01 認識智慧影像辨識  1.1 人工智慧  1.1.1 人工智慧是什麼?  1.1.2 人工智慧基本應用  1.1.3 人工智慧實際應用  1.2 智慧影像辨識應用  1.2.1 影像處理  1.2.2 智慧影像辨識  1.2.3 突破智慧影像辨識學習的困境    CH02 OpenCV和Pillow影像處理  2.1 OpenCV  2.1.1 以OpenCV讀取及顯示圖形  2.1.2 儲存影像檔  2.1.3 OpenCV基本繪圖  2.1.4 使用OpenCV進行臉部偵測  2.1.5 擷取臉部圖形及存檔  2.2 圖片特效處理  2.2.1 認識圖片的維度  2.2.2 圖片灰階和黑白處理  2.3 建立新畫布與圖形合併  2.3.1 建立新畫布  2.3.2 圖形合併  2.4 擷取攝影機影像  2.5 Pillow  2.5.1 Pillow圖片基本操作  2.5.2 Pillow圖片編輯  2.5.3 圖片灰階處理  2.5.4 Pillow繪製圖形  2.6 OpenCV與Pillow圖像格式互轉  2.6.1 OpenCV轉Pillow  2.6.2 Pillow轉OpenCV  2.6.3 OpenCV和Pillow黑白圖片處理比較    CH03 OpenCV模型訓練  3.1 專題方向  3.2 準備訓練Haar特徵分類器資料  3.2.1 認識Haar特徵分類器  3.2.2 處理正樣本及實測圖片  3.2.3 處理負樣本圖片  3.3 建立車牌號碼Haar特徵分類器模型  3.3.1 處理Haar特徵分類器模型的檔案結構  3.3.2 加入正樣本  3.3.3 加入負樣本  3.3.4 正樣本標記資料  3.3.5 顯示及修改框選區域  3.3.6 調整框選區域寬高比  3.3.7 增加車牌數量  3.3.8 訓練Haar特徵分類器  3.4 使用Haar特徵分類器模型  3.4.1 Haar特徵分類器模型語法  3.4.2 車牌號碼偵測    CH04 OpenCV影像辨識-車牌  4.1 專題方向  4.2 車牌號碼擷取  4.2.1 原始圖片轉換尺寸  4.2.2 擷取車牌號碼圖形  4.2.3 以輪廓偵測分割車牌號碼文字  4.2.4 組合擷取車牌號碼文字圖形  4.2.5 去除畸零地  4.3 車牌辨識  4.3.1 文字辨識  4.3.2 單一車牌辨識  4.3.3 整批車牌辨識    CH05 火箭級智慧影像辨識-Yolo  5.1 Yolo是什麼?  5.1.1 Yolo發展歷程  5.1.2 Yolo偵測物體原理概述  5.1.3 Yolo偵測物體種類  5.2 建立Yolo系統  5.2.1 安裝軟體與模組  5.2.2 編譯Yolo  5.2.3 在命令提示字元視窗執行Yolo  5.2.4 以Python程式執行Yolov3  5.3 訓練自訂Yolo偵測模型  5.3.1 標記工具  5.3.2 下載Kaggle口罩資料  5.3.3 轉換PascalVOC為Yolo格式  5.3.4 建立訓練組態資料結構  5.3.5 訓練模型    CH06 使用Colab訓練Yolo模型  6.1 Colab:功能強大的虛擬機器  6.1.1 Colab介紹  6.1.2 Colab建立記事本  6.1.3 Jupyter Notebook基本操作  6.1.4 Colab連接Google Drive雲端硬碟  6.1.5 執行Linux命令  6.2 Colab中訓練Yolo模型  6.2.1 整理口罩資料  6.2.2 進行Yolov3模型訓練  6.2.3 訓練Yolo模型注意事項  6.2.4 訓練其他Yolo模型  6.3 使用自行訓練的Yolo模型  6.3.1 在Colab中使用自行訓練Yolo模型  6.3.2 在Python中使用自行訓練Yolo模型    CH07 最強智慧影像辨識-dlib  7.1 dlib人臉偵測  7.1.1 安裝dlib  7.1.2 簡單人臉偵測  7.1.3 5點特徵人臉偵測  7.1.4 CNN訓練模型人臉偵測  7.1.5 68點特徵人臉偵測  7.1.6 攝影機圖像中畫出點輪廓  7.2 dlib人臉辨識  7.2.1 人臉辨識  7.2.2 dlib人臉登入系統  7.3 dlib其他應用  7.3.1 偵測嘴巴是否張開  7.3.2 偵測打瞌睡  7.3.3 物體追蹤    CH08 dlib自行訓練模型  8.1 dlib訓練自己模型  8.1.1 擷取影片畫面蒐集資料  8.1.2 標記圖片  8.1.3 訓練模型  8.1.4 使用模型  8.1.5 自行訓練模型應用:車流偵測  8.2 dlib訓練進階模型  8.2.1 偵測多物體功能  8.2.2 訓練車牌特徵點模型  8.2.3 使用車牌特徵點模型  8.2.4 車牌特徵點模型應用   序 序     近年來人工智慧(Artificial Intelligence)的浪潮席捲全球科技領域,歷經數十年發展,伴隨著硬體效能不斷提升,在各領域都有突飛猛進的驚人突破。許多看似遙遠的科技名詞都不再是冷冰冰的高端技術,而是真實存在你我生活中的重要應用。而「智慧影像」應用則是人工智慧使用最為廣泛的功能之一。      人工智慧在各個領域中的應用基本上可以分成五大層面:時間序列、圖像處理、音訊處理、自然語言處理以及動態影像處理,其中與「智慧影像」相關的就佔了二大領域。智慧影像是透過電腦視覺技術,從中學習人類的視覺辨識能力,並自動判讀影像中的關鍵資訊,目前被大量使用在圖像辨識、人臉識別、物體動作捕捉、光學文字識別 ... 等。      雖然這個領域的研究中已經有了許多功能強大的工具,如OpenCV、Yolo或dlib,但是許多人應用時常會不知道如何收集資料,如何建立標籤,更不知道如何訓練模型,進而達成對於研究主題進行智慧影像辨識的結果!本書的論述主軸,即是想要帶領讀者利用自己的資料,透過本機以及雲端的資源,利用目前主流的技術,進行自有模型的訓練來完成實際可用的智慧影像應用。      如果您對於Python及機器學習有基本知識,想對於智慧影像進一步探索研究,並想將理論應用在自己的研究項目或是問題的解決上,就跟我們一起吧! 詳細介紹網址🤍

Flag's 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習 [FM634A]

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08.02.2022

不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 而不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習應用實例。 本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。 除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息;或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。 最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。 接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。 最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩門禁系統的概念。 本產品除實驗手冊外,實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言,即有專人為您服務。 本產品 Windows / Mac 皆適用  操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可)

Flag's 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用

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13.08.2021

● 實作 AI 不用先會 AI ● 簡單步驟就可以訓練自己的模型 ● 模型上傳雲端使用超便利 ● 機器學習概念超入門 ● AI 入門必學 Python 語言 ● AI 辨識整合硬體大應用 ● AI 聲音辨識 ● AI 姿態辨識 ● AI 影像辨識 實作 AI 的門檻已逐漸降低, 也不再是專業研究人員才能觸碰的領域, 本套件排除了需要具備專業知識與能力才能實作 AI 應用的障礙, 直接應用既有的機器學習服務 Teachable Machine, 僅需要簡單幾步驟即可訓練自己的分類器模型, 再利用網路服務來橋接開發板及各項硬體, 便利且迅速完成各種應用及實驗。 本產品會帶領讀者使用 Teachable Machine 服務一步步來建立自己的機器學習模型, 內容囊括『聲音辨識』、『姿態辨識』以及『影像辨識』三類, 完成模型後再匯入到我們已經準備好的應用網頁, 直接實現 AI 辨識實作應用, 例如先建立不同表情分類, 再根據分類拍攝相對應的表情樣本, 經過訓練後即可得到分類自己表情的模型, 匯入預先準備好的實驗網頁, 即完成了透過網頁和 webcam 來辨識心情的分類器, 接著學習 Python 程式語言讓開發板取得網頁辨識結果, 再根據結果控制硬體, 如 LED 條燈, 就可以將使用者的心情透過 LED 燈不同的特效來表現, 若將配戴口罩與否的照片訓練後做成分類器, 再搭配蜂鳴器發出警示音, 即可完成口罩偵測警報系統;搭配 IFTTT 物聯網服務還可以做成只有特定的人物才能讀取 LINE 訊息。 另外還有聲音辨識可以訓練成自己專屬的台語小老師, 隨機出題考考你, 答對了就會放音樂;聲控心情特效燈, 只要說出你的心情, 就可以切換氣氛 LED 燈!姿態辨識鬧鐘讓你設定起床的時間到, 一定要起身對著鏡頭做出特定動作才能解除!若將自己不熟練的瑜珈動作製作成模型, 搭配網頁立刻就變成了瑜伽小老師, 隨機出題陪你不斷練習~ 還有不需自己訓練模型也可以實現的語音辨識 API, 只要念出音樂簡譜上的數字, 就可以讓蜂鳴器幫你唱出正確的音調, 豐富多樣的 AI 實作且不用先學會 AI。 本產品除實驗手冊外,實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言,即有專人為您服務。 本產品 Windows / Mac 皆適用  操作本產品需要視訊鏡頭 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可)

1分鐘了解課程 - 智慧型影像辨識技術與應用班

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01.08.2019

智慧型影像辨識技術與應用班 課程官方網站 🤍 課程簡介 影像辨識是生活應用與各種產業中廣泛使用的技術,透過AI方法進行智慧型影像辨識更是目前最成功、最受矚目的AI應用之一。本課程針對智慧型影像分析技術與應用的基本與核心技術進行講授,提供影像分析相關產業之研發工程師、專案管理師、與本主題相關,擬引進、評估開發、投資、專利分析之產業人士,或大專以上學歷學生或教師對智慧型影像辨識技術有興趣者,學習如何整合AI技術以開發影像辨識應用。學員應具備一年以上相關領域工作經驗,並具備基本程式設計能力,有軟體系統整合經驗者。 國立高雄大學人工智慧研究中心 🤍

[教學影片] 常用影像分析演算法的選擇

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19.09.2020

影像分類: InceptionV3 + CAM 可解釋性 物件偵測:YOLOv4 語意分割:U-Net 物件分割:Mask R-CNN 人臉辨識:FaceNet 姿態辨識:Human Pose 車牌辨識: LPRNet 講師:李明達老師 LEADERG AI ZOO 人工智慧軟體: 🤍

【 中華行動數位 】AI機器視覺辨識技術應用 - 課程教學實錄影片

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09.09.2019

★課程介紹: OpenCV 4.x (Open Source Computer Vision Library)在影像處理方面應用非常廣泛,舉凡在即時人臉偵測識別、物體識別、動作識別、物體追蹤、傅立葉轉換、紋理分析、動態視訊…等等,透過機器學習、深度學習相關函式庫,使電腦視覺(Computer Vision)與人工智慧(AI)應用逐漸普及且廣泛應用在生活中,舉凡汽車自動停車、輔助駕駛、車道偏移等技術均與物件偵測息息相關。在工業生產線上更大量應用此技術檢測產品良率,物件偵測精準度一直是大家關注的焦點。 本課程設計,從瞭解物件偵測基礎理論應用專有名詞及其代表的意義學起,進而瞭解OpenCV 4.x API學習、影像擷取應用、人工智慧理論應用等基礎概念的AI物件偵測技術應用教學,帶領學員熟悉的物件偵測與辨識應用,再搭配AI人工智慧自動學習辨識特徵,進而提高物件偵測與辨識精準度的實作課程。 ★課程連結: 🤍 ★上課講師親自撰寫授課教材 ★歡迎參加免費說明會/40分鐘簡報說明/可來電預約02-2311-7355 諮詢專線: 02-2311-7355 傳真專線: 02-2331-3591 服務地址:台北市中正區開封街一段2號9樓 (近台北火車站新光三越站前店,館前路口/麥當勞隔壁大樓9樓) 營業時間:週一至週五 9:00~21:30 周六日9:00 ~ 17:30 服務信箱:grace🤍cadtc.com.tw 中華行動數位教育訓練中心 🤍cadtc.com.tw

【python】4小時初學者Python教學 #python #python教學 #python入門

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06.03.2021

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入行十年,我总结了这份FPGA学习路线:搞定这四点,你也能轻松进阶

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04.11.2020

很多人觉得FPGA学习难、入门难,那么究竟为什么FPGA这么“难学”?从入门到进阶,我们需要掌握哪些内容?本期视频我们就一起聊聊这个话题。如果你刚开始学习FPGA,或者想要学习FPGA,那么本期视频应该会对你有帮助。 关于我: 大家好,我是芯片工程师老石,欢迎关注我的频道“老石谈芯”。我会持续带来更多专注于芯片的科普、硬核知识、以及偶尔极度硬核的技术分析与解读。我也会不断分享高效工作和学习的方法与技巧。更多内容,也欢迎关注我的微信公众号、微博。也欢迎加入我的知识星球,和我进一步交流。 🎵 我使用的音乐/BGM:🤍 📝 个人网站:🤍 📚 公众号:老石谈芯 🏮微博:老石谈芯的老石 🌍知识星球:老石谈芯 - 进阶版 –––––––––––––––––––––––––––––– Still Awake by Ghostrifter Official 🤍 Creative Commons — Attribution-ShareAlike 3.0 Unported — CC BY-SA 3.0 Free Download / Stream: 🤍 Music promoted by Audio Library 🤍 ––––––––––––––––––––––––––––––

[教學影片] 使用 OpenCV 進行傳統類比錶頭影像辨識。

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07.09.2020

講師: 李明達老師 LEADERG AI ZOO 人工智慧軟體: 🤍

影像辨識GUI教學

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27.03.2020

訓練模型與預測模型操作方法

AI影像辨識應用

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07.09.2021

AI 影像辨識應用、google Teachable Machine

影像辨識

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06.09.2016

物件辨識 python

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22.03.2018

課程試聽|Python 新手入門與AI人臉辨識程式實作程式實作

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29.03.2019

【Python新手入門與AI人臉辨識程式實作】 🤍 Python動態人臉偵測|Python新手入門與AI人臉辨識程式實作 為「不具IT背景」的人專門設計的課程,只需要準備好網路、電腦以及視訊鏡頭,就能夠在短時間內學會「靜態」與「動態」人臉偵測。! ●對Python、人工智慧、人臉偵測有興趣之非資訊背景人士 ●打算涉獵跨領域專長之入門學習者 這門課就是你的最佳選擇 21門扎實課程 √非資訊背景也能懂的駕馭程式基礎 √影像辨識基礎概念 √靜態圖片人臉偵測 √動態人體偵測 (視訊鏡頭) √人臉辨識可應用場域 專業師資 鄭江宇教授,為東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授、台北科技大學工管系兼任助理教授、台灣金融研訓院遴選菁英講座。 著有《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》(郭台銘唯一著序推薦、Google Play 2017最佳電子書)、《掌握行銷新趨勢你不可不知的Google Analytics》(2015金石堂電子商務類銷售冠軍)等。 - 【Python新手入門與AI人臉辨識程式實作】 🤍 【MasterTalks】 🤍 【MasterTalks YouTube頻道】 🤍 【MasterTalks Facebook粉絲專頁】 🤍 【MasterTalks部落格】 🤍 精選課程 【以Julia實現資料工程、資料探索與機器學習】 🤍 【Julia為資料科學而生:一起來追程式語言新女神】 🤍 【Python期貨程式交易】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 【用Python打造智慧股票下單機】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 【科學化計量選股術】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 【Google AI技術】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 【Power BI資料分析】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 【Google analytics】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 【故事的演算法】 影片介紹 🤍 課程購買 🤍 #MasterTalks #線上學習 #Python #AI #人臉辨識 #程式設計

【跑統計專家社群教學】利用Python進行影像辨識 林士智 十專獎得獎人 分享 210302

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02.03.2021

介紹深度學習在電腦視覺方面的應用與實作,其使用到深度學習框架PyTorch、TensorFlow、Keras等,讓聽者對於深度學習如何應用在視覺辨識方面有一全面性的了解。

【 中華行動數位 】AI影像辨識技術應用 教學實錄影片

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18.10.2018

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)在影像處理方面應用非常廣泛,舉凡在即時人臉偵測識別、物體識別、動作識別、物體追蹤、傅立葉轉換、紋理分析、動態視訊…等等,並透過機器學習、深度學習相關函式庫,使電腦視覺(Computer Vision)與人工智慧(AI)應用逐漸普及。課程中藉由Python程式語言可直接操作OpenCV相關函式庫,對於初學者想要學會並活用這套強大的電腦視覺開源函式庫,進行影像處理與人工智慧應用領域可說是非常快速。

Machine Learning (AI) For Image Recognition 機器學習(人工智慧)影像辨識

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25.11.2020

Hello everyone~ I’m RAY This should be my first attempt to design a neural network AI for image recognition with machine learning I originally wanted to use the deep learning technology, but unfortunately it was hindered by my personal mathematics ability and can only be left to the future~ If you have any questions, please leave a message below~ 哈樓安安~我是睿 這應該是我第一次嘗試設計圖像辨識的神經網路AI配合機器學習 原本想使用到深度學習的技術,可惜礙於個人數學能力,只能留給未來了~ 如果有什麼想問的,歡迎在下方留言喔~ Ps.更正一下影片內容,影片中訓練資料數量僅5000張而已。 參考資料 。 Reference 🤍 🤍 網站 。 website 🤍 Discord 睿.Ray#8784

人工智慧 X 影像辨識 - CH01: OpenCV X 人臉辨識

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04.05.2022

課程名稱: 人工智慧 X 影像辨識 講義網址: 🤍

AI影像辨識

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09.06.2020

這是用阿Q桶麵 展演單一鏡頭動態辨識 於棧板最左下及最右上處 外箱五個面,四種不同角度,且左右歪斜 的影片檔

OpenCV AI影像辨識技術應用 - 學員實作專題

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12.08.2019

透過Webcam模組對藥袋的文字進行影像辨識處理,並進行校正提高影像的辨識率。

Pixetto影像辨識

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25.07.2021

利用Arduino與Pixetto影像辨識的應用

iPlayground 2020 | 使用openCV做影像辨識

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24.12.2020

講者:羊小咩 AI 圖像辨識近年來越來越多風行,影像辨識應用在越來越多的領域出現,讓我們來了解 IOS 上使用OpenCV進行影像分析及辨識,辨識影像時是如何設定辨識目標,分析特徵達到辨識目標的方法。 iPlayground 官方資訊 官網 🤍 HackMD 目錄 🤍 Twitter 🤍 Medium 🤍

AI醫學影像分析,帶你做出13種醫學影像分析作品

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10.02.2022

想了解影像分析整體架構與分析方法? 想進入醫學影像分析卻不知道怎麼開始? 想更精確地擷取影像特徵? 想知道如何更進階提升模型準度? 無論你是想轉職、想接案或精進醫學影像分析, 以下這些案例與技能,你一定得會! 13種醫學影像分析作品一次帶走: ☑️ 病歷資料分析 ☑️ 胸腔影像分析 ☑️ Keras 深度學習建模 ☑️ 手寫數字辨識 ☑️ 新冠肺炎X光分類 ☑️ 優化經典 CNN 影像辨識 ☑️ 細胞分類 ☑️ 標註物件範圍做血球偵測 ☑️ 辨識腦腫瘤組織影像 ☑️ 以CNN 語意切割辨識影像 ☑️ 心電圖波型影像分類 ☑️ 分類肺炎影像分析 打造全線上培訓模式 隨時隨地皆可複習,零基礎也能學得會 了解更多:🤍

[教學影片] 深度學習影像分析快速入門 上半場

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00:58:51
27.01.2018

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