螃蟹_crab
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由新到舊
要使用 CUDA（Compute Unified Device Architecture）來加速計算，首先需要在你的系統上設置和安裝相關的工具。CUDA 是由 NVIDIA 開發的平行計算框架，用於加速大量數據的運算，尤其在圖像處理、機器學習、科學計算等領域很有應用。
可以參考官方的安裝方式
以
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
在影像處理中，形態學操作是非常重要的一種技術，能夠幫助我們去除噪點、強化特徵、修復物體的形狀等。形態學操作的核心是「結構元素」（kernel），不同形狀的結構元素會產生不同的處理效果。本文將介紹如何使用不同形狀的結構元素來進行圖像處理，並結合實際程式範例和測試圖片來說明其效果。
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[OpenCV][Python]使用GrabCut 來去背
在上篇文章提到如何用GrabCut 來去背，但都是處於比較基礎的方式，讓演算法自行判斷前景背景，本文主要說明，使用設定參數讓演算法計算得更加準確，可根據UI上的圖顯示，用滑鼠畫區域來設定參考的背景與前景。
UI圖顯示
步驟，先載圖，在
iPhone也有去背的功能，那麼OpenCV能不能做到這件事呢?，答案是可以的
如果圖像背景簡單且與前景有明顯的顏色區分，可以使用 色彩空間轉換 或 閥值分割。
如果背景較為複雜一點點，但你可以提供一個大致的前景位置，則可以使用 GrabCut。
結果圖
但在背景相當複雜的情況下，結果就不太
本文詳細探討了Tesseract的box定義。經驗分享釐清了Tesseract與cv2.rectangle的座標差異，解釋了怎樣使用JTessBoxEditor進行框的驗證。透過範例，讀者將瞭解如何正確設置字符的bounding box，並學會轉換OCR座標為Tesseract所需格式
以下是如何使用 Tesseract OCR 來辨識圖像中的文字的教學。
涵蓋了安裝 Tesseract、基本使用方法，以及如何在 Python 中進行整合。
1. 安裝 Tesseract
首先，需要安裝 Tesseract OCR 工具。這裡提供針對 Windows、macOS 和 Linu
cv2.fastNlMeansDenoising() 是 OpenCV 中一個非常有效的去噪函數，基於非局部均值濾波算法（Non-Local Means Filtering）。它能夠有效地去除圖像中的隨機噪聲（如高斯噪聲），並保留圖像的細節，特別適合處理含有隨機噪聲的圖像，如拍攝時產生的感光元件噪聲
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本文主要介紹使用Numpy實現一個尋找邊界的方法，在用這個方法延伸去判斷2D條碼中圖案L角，根據預定義的方向角度對應表來判斷圖像的角度（0 度、90 度、180 度或 270 度）
設計邏輯
數據過濾：
函式 __filtered_positions 確保在對數據進行處理之前，能夠有效地過濾
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色階調整去霧技術是一種圖像增強技術，通過調整圖像的亮度和對比度來減少或消除霧氣的影響。主要依賴於圖像的直方圖，通過分析圖像中像素亮度的分佈來增強細節、提高對比度，使得被霧氣模糊的細節得以還原。以改善模糊或灰濛的圖像。
本文主要利用了圖像去霧技術中的暗通道先驗（Dark Channel Prior）
