這次鐵人賽的主題是 OpenCV（Open Source Computer Vision Library），
它是一個開源的電腦視覺與機器學習函式庫，最早在 1999 年由 Intel 開發。

OpenCV 主要以 C++ 撰寫，支援多種語言，包含：

• Python（最常被使用）
• Java
• MATLAB
  等語言。

OpenCV 被廣泛應用於：

• 影像處理
• 影像辨識
• 物體偵測
• 人臉辨識
• 機器學習
• AR / SLAM
• 自駕車等領域

而這次鐵人賽，我會聚焦在影像處理部分來做分享！

🛠️ OpenCV 環境安裝

以下是我這次安裝環境的相關資訊：

✅ 安裝步驟說明

我這邊已經安裝好 Python 和 VS Code，這部分就不多說，直接進入主題。

步驟 1：安裝 OpenCV 套件（使用 pip）

Python 安裝完後會附帶 pip，可以直接透過終端機（CMD 或 VS Code Terminal）輸入以下指令安裝：

pip install opencv-python

步驟 2：下載並安裝 Anaconda

Anaconda 是一個整合開發環境，可以方便管理套件與虛擬環境。

👉 下載網址：Anaconda 官方網站
我這邊下載的是 Distribution Installers，雖然檔案比較大，但大多套件都會自動幫你載好，非常方便。

❗如果你希望精簡安裝，也可以選擇右邊的 Miniconda！

步驟 3：查看已有虛擬環境

打開 VS Code → Terminal → 輸入：

conda info -e

步驟 4：建立新的虛擬環境

這裡我建立一個名為 opencv 的虛擬環境：

conda create -n opencv

步驟 5：啟動虛擬環境

啟動方式如下：

conda activate opencv

啟動後會看到命令列前方變成 (opencv)，代表你已經進入此虛擬環境。

💡 若要關閉虛擬環境，使用以下指令：

conda deactivate

步驟 6：在虛擬環境中安裝 OpenCV

確認你已經在 opencv 虛擬環境中後，輸入以下指令進行安裝：

conda install -c conda-forge opencv

步驟 7：檢查安裝結果

最後，確認 OpenCV 和 Python 是否已安裝：

conda list

✅ 如果有看到 opencv 和 python 就代表安裝成功囉！

📌 今日結語

今天完成了環境的安裝與設定，辛苦啦！

明天我們就會開始進入 VS Code，開始實作 OpenCV 的基礎功能，
例如影像讀取、顯示與簡單處理，敬請期待 👀！