在過去的 14 天裡，我們深入探索了平面影像處理的各種技術，從基本的圖像處理到進階的影像合成。我們了解了如何將不同的影像元素結合，創造出具有視覺衝擊力的效果。這些技術涵蓋了圖像置入、深度圖生成、前後景分離、線段偵測及物件適配度判斷等。在平面影像處理中，我們通過不斷精進的技術手段，讓各種素材可以更自然地融入場景中，為後續更高級的圖像合成奠定了堅實的基礎。

回顧平面影像處理技術

• [Day 02] 電腦視覺基礎：我們學習了如何使用 OpenCV 進行圖像讀取、顯示、保存、色彩空間轉換等基本操作，並了解了如何應用 OpenCV 進行圖像處理，例如模糊、邊緣檢測和閾值處理。
• [Day 03] 2D 圖像置入：我們嘗試將 2D 圖像置入到另一個圖像中，這項技術可以用於簡單的圖像合成，例如為照片添加貼紙或製作合成圖。
• [Day 04] 深度圖的應用：我們學習了如何使用 stable-diffusion-webui-depthmap-script 生成深度圖，並了解了深度圖在 3D 重建、虛擬現實和圖像合成中的應用。
• [Day 05, Day 06] 前後景分離：我們探討了如何使用二值化技術以及 Segment Anything Model 來分離圖像的前景和背景，這項技術是進行圖像合成的基礎。
• [Day 07] 場景結構分析：我們使用 DeepLSD 檢測圖像中的線段，並學習了如何區分垂直線和水平線，這項技術可以幫助我們更好地理解場景結構，並應用於圖像合成。
• [Day 08, Day 09] 圖像變形：在 DAY9，我們探討了如何使用 OpenCV 實現射線平移算法及視覺透視算法，並提供了一個將圖像融入場景的例子。這與我們之前討論的平面圖像處理技術密切相關，例如使用 DeepLSD 進行線段檢測以理解場景結構，以及使用 2D 圖像置入技術將圖像疊加在一起。視覺透視算法可以幫助我們更準確地調整圖像的形狀和位置，使其看起來像是場景的一部分。
• [Day 10] 物件軌跡追蹤：在 DAY10 中，我們學習了 YOLO V8 物件軌跡追蹤技術，這是一種用於物件偵測和追蹤的深度學習模型。這個技術可以應用於影片中，自動識別和追蹤特定的物件。相較於我們之前討論的平面影像處理，物件追蹤技術更側重於動態的視覺內容分析。
• [Day 11] 影片處理技術：我們學習了如何使用 OpenCV 和 FFmpeg 對影片進行切割，並探討了如何根據影片內容調整參數以達到最佳效果。
• [Day 12] 語音內容分析：我們使用 WhisperX 將影片語音轉錄成文字，並探討了如何利用語音內容來判斷影片與合成素材的相關性。
• [Day 13] 多模態 LLM 應用：我們嘗試使用多模態 LLM (gpt-4o) 來判斷物件與場景的適配度，這為自動化圖像合成提供了新的思路。
• [Day 14] 蒙娜麗莎案例實作：我們探討了如何將一幅名畫自然地融入到廚房場景中。這個例子展示了如何使用 Python 自動化圖像合成，試圖達到人工後製的自然程度。

透過這些技術，我們可以對平面圖像進行各種操作，並為製作圖像合成的自動化流程奠定基礎。然而，真實世界並非平面的。為了追求更加逼真、更具沉浸感的視覺體驗，我們需要進一步探索立體物件圖像合成的領域。與平面影像處理相比，立體物件圖像合成引入了更高的複雜度和挑戰，需要我們掌握更為進階的技術：

因此，在後續文章中，我們將超越平面，開啟新的探索領域：「立體物件圖像合成」。我們將探討如何將 3D 模型融入到 2D 圖像中，並使其看起來更加自然、逼真。

立體物件圖像合成相較於 2D 處理，技術上更具挑戰性，要求我們精通以下幾個關鍵領域：

1. 3D 模型獲取：從 3D 建模軟體或 3D 掃描技術獲得高質量的模型。
2. 模型的放置與縮放：根據 2D 圖像中的透視關係，將 3D 模型準確地嵌入場景，並調整其比例。
3. 光影與材質匹配：根據場景的光照條件，對模型進行渲染，確保材質與周圍環境相匹配。

透過這些技術，我們可以在電影、遊戲、電商和建築設計等領域中創造出逼真的 3D 視覺效果。例如在電影和遊戲中，立體物件合成讓虛擬世界更加生動，為觀眾帶來沉浸式的體驗。而在電商應用中，3D 模型的虛擬試衣或家具擺設功能，也提升了購物的互動性和便利性。

在未來的文章中，我們將帶各位認識 3D 建模、光影渲染以及 3D 物件的場景置入，幫助大家更進一步理解立體物件圖像合成的技術與應用潛力。

撰文者: Winston