Python | OpenCV 系列導讀
📚 前言
在完成 Python 環境安裝與 PyCharm 設定後，我們已經具備了開發深度學習與電腦視覺的基礎。
接下來要進入 OpenCV 的世界，這是一個功能強大的電腦視覺函式庫，能幫助我們處理圖片、視訊，並進行各種物件偵測與辨識。
這個系列文章將帶你從最基礎的圖片操作開始，一步步學到進階的電腦視覺應用。
❓ 為什麼要學習 OpenCV？
- 全面圖片處理： 內建豐富的圖片讀取、轉換、分析與可視化功能。
- 即時處理： 支援攝影機與視訊串流，適合即時應用。
- 跨平台： 可在 Windows、Linux、macOS、Android 上運作。
- 開源生態： 免費且社群資源完整，文件齊全。
- 與深度學習整合： 能與 TensorFlow、PyTorch 等框架配合使用。
- 與 NumPy 緊密結合： OpenCV-Python 的核心資料結構與運算大量依賴 NumPy。
🗂️ 系列目錄與學習路線
入門與環境準備
入門篇：基礎操作
圖片處理篇：基礎技巧
幾何與繪圖篇
特徵與進階篇
視訊與互動篇
物件偵測與辨識篇
- 人臉偵測與追蹤
- 物件分類與定位
- 多物件偵測與追蹤
- 與深度學習框架整合
- 與深度學習框架整合 — 實作範例
- 模型訓練與微調
- 資料蒐集
- 資料標註
- 模型選擇與訓練
- 遷移學習與微調原理
- PyTorch 微調範例
- TensorFlow/Keras 微調範例
- 資料增強 (Data Augmentation)
- 避免過擬合
- GPU 加速與效能優化
- 模型使用與推論
- 模型評估與測試
- 模型保存與載入
- 與 OpenCV 整合
- YOLOv8 自訓練物件偵測
- YOLOv8 介紹與環境安裝
- YOLOv8 資料集準備
- YOLOv8 預標籤（Pre-Label）
- YOLOv8 模型訓練
- YOLOv8 訓練結果分析
- YOLOv8 推論與匯出
專案實作篇
- QR Code 與 BarCode 辨識
- 即時濾鏡相機
- 即時人臉辨識系統
- 車牌辨識應用
- 小型圖片分類專案
- MediaPipe 手勢控制應用
- 天堂私服 YOLOv8 物件偵測實戰
- 天堂私服遊戲輔助開發
- （一）主程式 GUI 框架與 HP/MP 血量監控
- （二）自動補藥
- （三）YOLOv8 怪物偵測整合
- （四）目標優先序選擇
- （五）自動撿取道具
- 暗黑破壞神遊戲輔助開發
🔎 套件版本提示
- 標準版套件： 本系列主要使用
opencv-python。 - 進階版套件： 若需要 contrib 模組（如 SIFT、aruco 標記），可安裝
opencv-contrib-python。 - 安裝工具： 建議在 Project venv 中使用
pip install；若使用 Anaconda/Miniconda，則可用conda install。
🎯 結語
這篇導讀文章將作為系列的入口，後續每篇文章都會深入介紹其中一個主題。
只要跟著這份目錄一步步學習，就能從零開始掌握 OpenCV，並應用在電腦視覺專案中。
