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【🔒 影像辨識 - OpenCV系列】Ep.3 點陣圖與向量圖
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
點陣圖
點陣圖是由許多方格像素組成的圖片， 因此我們常常在將圖片放大時會呈現像是馬賽克的狀況， 假設期望圖片越清晰那所需要的像素會較多個， 因此空間耗用量也相對較大。
常見的格式有: .JPG .PNG .GIF .BMP .TIFF等格式。
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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
GNN發展背景
傳統的深度學習模型如在計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）領域中極為成功，主要是處理結構化數據如影像和文本。這些數據類型通常具有固定且規律的結構，例如影像是由有序的像素點組成。然而，在真實世界中，許多數據是非結構化的，如化合物結構（原子和分子）。這些數據雖然具有一定的規則性，
視覺層級並不侷限於平面設計，在用戶體驗及介面上更是一個重要的核心之一。視覺層級除了讓畫面的視覺編排更加精緻好看，更重要的功能是能讓畫面有效地被組織，讓觀者更容易理解。
首先我們先用小畫家，創建一個簡單的十字箭頭圖，在用高斯模糊將圖用模糊來模擬圖片糊掉的狀況。
如何檢測呢?
先假設在圖像清晰的狀況下，取邊緣的話線條應該是很明顯的吧，模糊的情況下，邊緣線條應該就會變多?
看下圖，由左看到右，在圖片清晰的狀況下，線條是相當明顯的
那有什麼方法將其量化成數字?
觀看本文將可以學習到如何利用Numpy求得物件的邊緣點，及算出物件的寬跟高。
有詳細的程式邏輯說明，及各函式用法說明。
綠點及紅點則是採樣到的邊界點，比較粗的點是偵測到的最大值
完整程式碼
import cv2
import numpy as np
import matplotl
直方圖是對圖像中像素強度分布的圖形表示。通過分析直方圖，我們可以獲得有關圖像對比度、亮度和色彩分佈的有用信息。
涉及圖像處理和計算機視覺時，色彩空間轉換是一個常見操作，應用如下：
降維： 將一張彩色圖像轉換為灰度圖像可以減少數據的維度，簡化處理過程，同時在某些情況下保留重要的視覺信息。
突顯特徵： 在某些情況下，某些色彩通道可能包含冗餘或不必要的信息，通過轉換到其他色彩空間，可以更好地突顯圖像中的重要特徵
現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
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如何檢測呢?
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那有什麼方法將其量化成數字?
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降維： 將一張彩色圖像轉換為灰度圖像可以減少數據的維度，簡化處理過程，同時在某些情況下保留重要的視覺信息。
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