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適合：Windows 10/11、Python 3.9~3.12
測試環境paddleocr==3.2.0、paddlepaddle==3.
使用 TextRecognition 文字辨識模型
以下參考官網
1️⃣ 建立與啟動虛擬環境
建議用 virtualenv 或 conda（避免污
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單純比較單行文字的結果
PaddleOCR 辨識率及速度就高好多，資料集為英文加數字
詳細比較結果
PaddleOCR只有少數O跟0會誤判
1. Tesseract 的 AI 模型
版本差異
Tesseract 3 以前：主要是傳統 OCR（字元切割 → 模板匹配/分類器）。
單純比較單行文字的結果
PaddleOCR 辨識率及速度就高好多，資料集為英文加數字
詳細比較結果
PaddleOCR只有少數O跟0會誤判
1. Tesseract 的 AI 模型
版本差異
Tesseract 3 以前：主要是傳統 OCR（字元切割 → 模板匹配/分類器）。
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時，我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。
如果沒有妥善管理記憶體，程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。
尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下，容易發生這個問題。
MemoryError:
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時，我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。
如果沒有妥善管理記憶體，程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。
尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下，容易發生這個問題。
MemoryError:
在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
拍攝時鏡頭有時候有粉塵或毛髮不管什麼的異物，拍攝完回家檢查圖片才發現有異物真的會氣死。
框選異物
修復後
這篇教學文章將介紹如何使用 PyQt5 和 OpenCV 來製作一款圖片異物修復工具。這個工具允許使用者載入圖片、框選異物區域，並使用 OpenCV 的 inpaint 方法來修復圖片，
拍攝時鏡頭有時候有粉塵或毛髮不管什麼的異物，拍攝完回家檢查圖片才發現有異物真的會氣死。
框選異物
修復後
這篇教學文章將介紹如何使用 PyQt5 和 OpenCV 來製作一款圖片異物修復工具。這個工具允許使用者載入圖片、框選異物區域，並使用 OpenCV 的 inpaint 方法來修復圖片，
1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
在影像處理或機器學習的應用中，我們常常需要將影片逐幀擷取出來，進一步進行辨識或分析。
本篇教學將示範如何使用 Python + OpenCV 來：
✅ 讀取 MP4 影片
測試影片可由下方超連結下載，從file-examples.com下載
file-examples.com 是一個 免費提
在影像處理或機器學習的應用中，我們常常需要將影片逐幀擷取出來，進一步進行辨識或分析。
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✅ 讀取 MP4 影片
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本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
在電腦視覺應用中，輪廓（Contour）常用來描述物體的邊界。
當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時，我們可以利用輪廓逼近技術，將輪廓簡化成較少點數的多邊形，這不僅有助於後續的形狀分析，也能提高處理速度。
本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
在電腦視覺應用中，輪廓（Contour）常用來描述物體的邊界。
當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時，我們可以利用輪廓逼近技術，將輪廓簡化成較少點數的多邊形，這不僅有助於後續的形狀分析，也能提高處理速度。
本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
我們將學習如何使用 Python 和 OpenCV 實現圖像的主色提取與重新著色。
以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
我們將學習如何使用 Python 和 OpenCV 實現圖像的主色提取與重新著色。
以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
前置
Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
前置
錯誤訊息
Makefile:221: *** found no data/foo-ground-truth/*.gt.txt for data/foo/all-gt. Stop.
原先指令
ALL_FILES = $(and $(wildcard $(GROUND_TRUTH_DIR)),$
錯誤訊息
Makefile:221: *** found no data/foo-ground-truth/*.gt.txt for data/foo/all-gt. Stop.
原先指令
ALL_FILES = $(and $(wildcard $(GROUND_TRUTH_DIR)),$
在使用 make 時，有時可能會遇到以下錯誤：
make: *** No rule to make target 'tesseract-langdata'. Stop.
這表明 make 認為目標 tesseract-langdata 無需執行，原因可能與環境設定不正確相關。本教學將說明如何解
在使用 make 時，有時可能會遇到以下錯誤：
make: *** No rule to make target 'tesseract-langdata'. Stop.
這表明 make 認為目標 tesseract-langdata 無需執行，原因可能與環境設定不正確相關。本教學將說明如何解
中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。
後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於
中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。
後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於
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單純比較單行文字的結果
PaddleOCR 辨識率及速度就高好多，資料集為英文加數字
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1. Tesseract 的 AI 模型
版本差異
Tesseract 3 以前：主要是傳統 OCR（字元切割 → 模板匹配/分類器）。
單純比較單行文字的結果
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1. Tesseract 的 AI 模型
版本差異
Tesseract 3 以前：主要是傳統 OCR（字元切割 → 模板匹配/分類器）。
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時，我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。
如果沒有妥善管理記憶體，程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。
尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下，容易發生這個問題。
MemoryError:
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時，我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。
如果沒有妥善管理記憶體，程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。
尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下，容易發生這個問題。
MemoryError:
在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
拍攝時鏡頭有時候有粉塵或毛髮不管什麼的異物，拍攝完回家檢查圖片才發現有異物真的會氣死。
框選異物
修復後
這篇教學文章將介紹如何使用 PyQt5 和 OpenCV 來製作一款圖片異物修復工具。這個工具允許使用者載入圖片、框選異物區域，並使用 OpenCV 的 inpaint 方法來修復圖片，
拍攝時鏡頭有時候有粉塵或毛髮不管什麼的異物，拍攝完回家檢查圖片才發現有異物真的會氣死。
框選異物
修復後
這篇教學文章將介紹如何使用 PyQt5 和 OpenCV 來製作一款圖片異物修復工具。這個工具允許使用者載入圖片、框選異物區域，並使用 OpenCV 的 inpaint 方法來修復圖片，
1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
在影像處理或機器學習的應用中，我們常常需要將影片逐幀擷取出來，進一步進行辨識或分析。
本篇教學將示範如何使用 Python + OpenCV 來：
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在影像處理或機器學習的應用中，我們常常需要將影片逐幀擷取出來，進一步進行辨識或分析。
本篇教學將示範如何使用 Python + OpenCV 來：
✅ 讀取 MP4 影片
測試影片可由下方超連結下載，從file-examples.com下載
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本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
在電腦視覺應用中，輪廓（Contour）常用來描述物體的邊界。
當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時，我們可以利用輪廓逼近技術，將輪廓簡化成較少點數的多邊形，這不僅有助於後續的形狀分析，也能提高處理速度。
本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
在電腦視覺應用中，輪廓（Contour）常用來描述物體的邊界。
當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時，我們可以利用輪廓逼近技術，將輪廓簡化成較少點數的多邊形，這不僅有助於後續的形狀分析，也能提高處理速度。
本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
我們將學習如何使用 Python 和 OpenCV 實現圖像的主色提取與重新著色。
以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
我們將學習如何使用 Python 和 OpenCV 實現圖像的主色提取與重新著色。
以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
前置
Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
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錯誤訊息
Makefile:221: *** found no data/foo-ground-truth/*.gt.txt for data/foo/all-gt. Stop.
原先指令
ALL_FILES = $(and $(wildcard $(GROUND_TRUTH_DIR)),$
錯誤訊息
Makefile:221: *** found no data/foo-ground-truth/*.gt.txt for data/foo/all-gt. Stop.
原先指令
ALL_FILES = $(and $(wildcard $(GROUND_TRUTH_DIR)),$
在使用 make 時，有時可能會遇到以下錯誤：
make: *** No rule to make target 'tesseract-langdata'. Stop.
這表明 make 認為目標 tesseract-langdata 無需執行，原因可能與環境設定不正確相關。本教學將說明如何解
在使用 make 時，有時可能會遇到以下錯誤：
make: *** No rule to make target 'tesseract-langdata'. Stop.
這表明 make 認為目標 tesseract-langdata 無需執行，原因可能與環境設定不正確相關。本教學將說明如何解
中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。
後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於
中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。
後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於