opencv
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通常發生在先安裝opencv-contrib-python，在接著安裝opencv-python會發生報錯。
雖然先前也發生一樣的事情，但在換電腦後重新安裝時，也發生同樣的錯誤XD。
報錯訊息
AttributeError: module 'cv2.dnn_superres' has no a
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Frames per second簡稱FPS， 也就是每秒幾個幀數的意思， 平常我們看到的影片背後其實都是一張張圖片的組成， 而這一幅畫面就是影片的每一幀。
由於人眼的特殊生理結構， 畫面的幀數只要高於每秒10 - 12張的時候就會認為是連貫的， 這也就是為什麼電影膠片是一格格的拍攝出來， 但是藉
當我們在進行影像處理時， 在Python的世界最常聽到的就是OpenCV， 而我們在處理影片時也會想要僅針對某時間段的影片進行處理， 今天我們就來教您如何透過OpenCV來讀取特定的時間區段。
在進入主題之前， 有一些基本概念務必先行建立，
一個影片是由多張圖片組成的， 因此最小單元為一張圖
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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。
繪製程式碼:
向量圖
向量
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繼上次分享的「【🔒 影像辨識 - 影像處理】Ep.1 關於影像的基本單位， 相信我們對於影像的儲存應該有了基本的認識了， 那麼接下來我們會需要的是了解顏色的組成。
我們除了在文章裡講述概念之外， 也會提供實作的數位作品分享給大家， 請大家根據範例學習與練習。
關於顏色
灰階的時代
早期尚未
歡迎來到「阿Han的軟體心法實戰營 - 影像處理」系列的文章區，我們會針對影像處理的相關知識、開發技巧進行分享，並教你手把手用程式寫出屬於自己的影像處理程式， 當然也會包括AI模型訓練的部分，就讓我們一起來探索影像處理的領域吧！
在進入影像辨識的世界之前， 我們先來了解一下關於解析度的基本概念吧！
解釋的好詳細 讚讚:)
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大部分在求物件的寬度及高度，都會想到用OpenCV的findContours函式來做，從找到的輪廓中來計算物件的面積，周長，邊界框等屬性，從而得到物體的寬度與高度
[OpenCV應用][Python]利用findContours找出物件邊界框求出寬度及高度
本文將用不同的方法，利用Numpy
[影像處理_OpenCV Python]使用Python撰寫影像處理功能，圖片遮罩或濾除掉不要的地方，旋轉圖片
以下範例將呈現影像處理三種不同的應用：
遮罩的實現
濾除
旋轉
常常聽到影像處理、Python、OpenCV等技術，最近又在流行機器學習、深度學習、CNN、人工神經網路，常常不知從何開始學習，如果有一本書能把這些知識從頭到尾講清楚有多好，再加上如果有最常用的案例實作，一定可以完整將這個現在最賺錢行業的領域變成一技之長。
matplotlib
Matplotlib 建新圖，基本步驟
Step 1 ：Prepare Data
Step 2 ：Create Plot
Step 3 ：Plot
Step 4 ：Customize Plot
Step 5 ：Save Plot
Step 6 ：Show Plot
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