電腦視覺完整指南

Computer Vision - 從影像處理到深度學習應用。

📊 文檔統計

• 核心文檔: 13 個
• 主題分類: 3 個領域
• 適用對象: CV 工程師、影像處理開發者

🗂️ 主題分類

📗 影像處理基礎

01. 影像處理核心概念

頻率域、基礎概念 | 難度: ⭐⭐⭐

核心內容：

• 影像處理易混淆概念
• 頻率域的直覺理解
• 基礎理論與實踐

適合: CV 新手、需要鞏固基礎

📘 深度學習應用

02. MobileCLIP 與深度學習

CLIP、部署、框架 | 難度: ⭐⭐⭐⭐

核心內容：

• MobileCLIP 完整學習指南
• MobileCLIP 完整使用指南
• MobileCLIP Android 部署
• MobileCLIP 與深度學習框架關係
• Supervision 電腦視覺套件

適合: 深度學習開發者、Mobile AI

📙 實戰應用

03. 實戰應用與技術方案

AR、深度感知、串流 | 難度: ⭐⭐⭐⭐

核心內容：

• AR 眼鏡辨別詐騙技術
• AR 眼鏡面相分析技術方案
• 深度感知技術與裝置
• 雙目立體視覺基線選擇
• 串流應用與相關技術

適合: 實戰應用開發、AR/VR 開發

🎯 學習路徑建議

新手路徑（2-4週）

第一階段：基礎概念

1. 影像處理核心概念
   • 理解頻率域
   • 掌握基礎概念
   • 避免常見誤解

第二階段：工具實踐

1. 使用 OpenCV 基礎操作
2. 實作簡單影像處理
3. 理解濾波器原理

進階路徑（1-3個月）

深度學習應用

1. MobileCLIP 與深度學習
   • 學習 CLIP 模型原理
   • MobileCLIP 部署
   • Supervision 套件使用

實戰項目

1. 實戰應用與技術方案
   • AR 應用開發
   • 深度感知系統
   • 串流處理

專家路徑（持續學習）

前沿技術

1. Transformer in Vision
2. NeRF 與 3D 重建
3. 實時視覺系統

生產級部署

1. 模型優化與量化
2. 邊緣設備部署
3. 高性能推理

💡 使用說明

學習影像處理基礎

→ 影像處理核心概念

深度學習模型部署

→ MobileCLIP 與深度學習

AR/VR 實戰應用

→ 實戰應用與技術方案

🔗 相關資源

其他章節

• 機器學習 ML - 深度學習基礎
• Python 程式設計 - OpenCV Python
• C++ 程式設計 - OpenCV C++

外部資源

• OpenCV Documentation
• PyTorch Vision
• Supervision GitHub
• MobileCLIP Paper

🚀 快速開始

OpenCV 基礎

import cv2
import numpy as np

# 讀取圖片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 轉換色彩空間
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 邊緣檢測
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 顯示結果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)

MobileCLIP 使用

from PIL import Image
import torch
from mobileclip import get_model, get_tokenizer

# 載入模型
model = get_model('mobileclip_s0')
tokenizer = get_tokenizer()

# 準備圖片和文字
image = Image.open('image.jpg')
texts = ['a cat', 'a dog', 'a bird']

# 推理
with torch.no_grad():
    image_features = model.encode_image(image)
    text_features = model.encode_text(texts)

    # 計算相似度
    similarity = (image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
    print(similarity)

Supervision 物件追蹤

import supervision as sv
from ultralytics import YOLO

# 載入模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 追蹤器
tracker = sv.ByteTrack()

# 處理影片
for frame in frames:
    results = model(frame)[0]
    detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)
    detections = tracker.update_with_detections(detections)

最後更新: 2025-12-01 維護狀態: ✅ 活躍更新 貢獻: 歡迎補充與修正