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鐵人賽 Software Development DAY 26

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 26 篇

技術 Day 26 | Harris Corner Detection：電腦怎麼找到圖片中的角落？

上一篇介紹了 High-pass Filter。我們透過保留高頻資訊，讓圖片中的邊緣變得更加明顯。那現在請大家思考一個問題：如果現在有兩張照片，其中一張只...

KY ‧ 2026-09-12

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鐵人賽 Software Development DAY 25

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 25 篇

技術 Day 25 | High-pass Filter（高通濾波器）：如果只留下高頻呢？

上一篇介紹了 Low-pass Filter。我們把高頻移除，只保留低頻。結果發現，圖片的大致輪廓仍然存在，但許多細節都消失了，看起來就像被模糊了一樣。那...

KY ‧ 2026-09-11

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鐵人賽 Software Development DAY 24

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 24 篇

技術 Day 24 | Low-pass Filter（低通濾波器）：只保留低頻，圖片會變成什麼樣子？

上一篇介紹了 FFT。現在，我們已經可以很快地把圖片從空間域轉換到頻域。轉換到頻域之後，真正好玩的地方才正要開始。如果今天我們可以自由決定哪些頻率要留下，...

KY ‧ 2026-09-10

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鐵人賽 Software Development DAY 23

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 23 篇

技術 Day 23 | Fast Fourier Transform（FFT）：為什麼傅立葉轉換可以快這麼多？

上一篇介紹了 Fourier Transform。我們知道，它可以把圖片從空間域轉換到頻域，讓我們分析圖片中不同頻率的組成。不過，既然 NumPy 一行程式...

KY ‧ 2026-09-09

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鐵人賽 Software Development DAY 22

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 22 篇

技術 Day 22 | Fourier Transform：圖片也能分析頻率？

前面介紹的影像處理方法，大多都是直接操作圖片本身。例如： Convolution Gaussian Filter Threshold Morphology...

KY ‧ 2026-09-08

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鐵人賽 Software Development DAY 21

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 21 篇

技術 Day 21 | Connected Component：電腦怎麼知道這是幾個物體？

上一篇介紹了 Morphology。經過 Erosion 和 Dilation 後，我們已經可以把二值化圖片中的雜訊去除，或是修補一些破損的區域。不過，當圖...

KY ‧ 2026-09-07

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鐵人賽 Software Development DAY 20

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 20 篇

技術 Day 20 | Morphology：怎麼把二值化後的圖片整理乾淨？

上一篇介紹了 Adaptive Threshold。現在，我們已經可以把圖片分成前景和背景。不過，有時候會發現結果常常沒有想像中漂亮。例如文字旁邊多了一些...

KY ‧ 2026-09-06

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鐵人賽 Software Development DAY 19

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 19 篇

技術 Day 19 | Adaptive Threshold：不是每個地方，都該用同一個 Threshold

上一篇介紹了 Otsu's Thresholding。它會分析整張圖片的 Histogram，並自動找到一個適合的 Threshold。不過，假設今天要處理...

KY ‧ 2026-09-05

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鐵人賽 Software Development DAY 18

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 18 篇

技術 Day 18 | Otsu's Thresholding：讓電腦自己找到最佳 Threshold

上一篇介紹了 Threshold。它的概念很簡單，只要設定一個 Threshold。就可以把圖片分成前景和背景。不過真正困難的地方，是 Threshold...

KY ‧ 2026-09-04

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鐵人賽 Software Development DAY 17

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 17 篇

技術 Day 17 | Threshold：怎麼把圖片分成黑白兩個世界？

上一篇介紹了 Canny Edge Detection。它可以幫助我們找到圖片中的邊緣。那如果今天不是想知道物體的輪廓，而是想直接把物體和背景分開。那還需...

KY ‧ 2026-09-03

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鐵人賽 Software Development DAY 16

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 16 篇

技術 Day 16 | Canny Edge Detection：經典的邊緣偵測方法

前面的幾篇，我們討論了 Mean Filter Gaussian Filter Gradient Sobel Laplacian 而今天要介紹的 Canny E...

KY ‧ 2026-09-02

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鐵人賽 Software Development DAY 15

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 15 篇

技術 Day 15 | Laplacian：除了亮度變化，還能觀察什麼？

上一篇介紹了 Sobel 和 Prewitt。它們都是利用不同方向的 Kernel，估計圖片的 Gradient（亮度變化）。也就是說，它們真正回答的是亮度...

KY ‧ 2026-09-01

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鐵人賽 Software Development DAY 14

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 14 篇

技術 Day 14 | Prewitt Operator：它和 Sobel 到底差在哪裡？

上一篇介紹了 Sobel Operator。它利用兩組 Kernel，分別計算 X 和 Y 方向的亮度變化，再找出圖片中可能存在邊緣的位置。在影像處理中，其...

KY ‧ 2026-08-31

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鐵人賽 Software Development DAY 13

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 13 篇

技術 Day 13 | Sobel Operator：如何找出圖片的亮度變化？

上一篇介紹了 Image Gradient。我們知道，電腦並不知道圖片裡有沒有狗、有沒有樹，也不知道哪裡是物體。它真正尋找的是亮度變化最大的地方。不過，知...

KY ‧ 2026-08-30

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鐵人賽 AI 自動化 DAY 24

我以為我保留了五道閘門系列第 24 篇

技術 Day 24｜12 分鐘六筆 commit，只為了把一行字置中

模組五｜發布與衍生物（Day 23–27）昨天講封面套版，收在「排版要交給程式」。今天講程式排版出錯的那一次。它很小。小到我原本沒打算寫。而它的 com...

harryfan ‧ 2026-08-29

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鐵人賽 Software Development DAY 12

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 12 篇

技術 Day 12 | Image Gradient：電腦怎麼知道哪裡是邊緣？

昨天介紹了 Median Filter。到目前為止，我們學了三種不同的濾波方法。它們的共同目標都是一樣的：讓圖片變得更平滑，降低雜訊。但如果今天的目...

KY ‧ 2026-08-29

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鐵人賽 Software Development DAY 11

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 11 篇

技術 Day 11 | Median Filter：如果不要平均，會發生什麼事？

上一篇我們看了 Gaussian Filter。它透過調整每個 Pixel 的權重，讓離中心越近的 Pixel 擁有越大的影響力，因此通常比 Mean Fil...

KY ‧ 2026-08-28

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鐵人賽 Software Development DAY 10

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 10 篇

技術 Day 10 | Gaussian Filter：為什麼離中心越近，應該越重要？

上一篇介紹了 Mean Filter。它的想法很簡單：把周圍的 Pixel 全部平均。這樣就可以降低一些隨機雜訊。不過，它也有一個很明顯的缺點。因為每個...

KY ‧ 2026-08-27

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鐵人賽 Software Development DAY 9

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 9 篇

技術 Day 9 | Mean Filter：為什麼取平均，就能讓圖片變平滑？

昨天介紹了 Kernel 的設計。當時提到，設計一個 Kernel 並不是先想矩陣長什麼樣子，而是先思考希望圖片發生什麼變化？如果今天希望降低圖片中的雜訊，...

KY ‧ 2026-08-26

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鐵人賽 Software Development DAY 7

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 7 篇

技術 Day 7 | Convolution（卷積）：為什麼影像處理幾乎都離不開它？

如果你有看過 OpenCV 的文件，或是搜尋過影像處理相關的教學，應該很容易看到這些功能： Blur（模糊） Sharpen（銳化） Edge Detecti...

KY ‧ 2026-08-24

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鐵人賽 Software Development DAY 6

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 6 篇

技術 Day 6 | Histogram：一張圖片的亮度都跑去哪了？

不知道大家有沒有遇過這種情況。有時候拍完一張照片，總覺得哪裡怪怪的。可能整張照片偏暗，也可能亮到天空一片白。甚至有些照片明明沒有曝光失敗，但就是看起來灰...

KY ‧ 2026-08-23

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鐵人賽 Software Development DAY 5

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 5 篇

技術 Day 5 | Sampling 與 Quantization：連續的世界，是怎麼變成數位影像的？

前幾篇我們認識了 Pixel，知道一張圖片是由許多 Pixel 所組成。每個 Pixel 又會記錄亮度或顏色的數值。不過，這時候又冒出了另一個問題。現實世...

KY ‧ 2026-08-22

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鐵人賽 Software Development DAY 4

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 4 篇

技術 Day 4 | RGB、Gray、HSV：電腦是怎麼表示顏色的？

昨天我們提到，一張圖片是由許多 Pixel 所組成，而每個 Pixel 都會記錄一些數值。不過，當時還留下一個問題。如果是灰階圖片，一個 Pixel 只需要...

KY ‧ 2026-08-21

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鐵人賽 AI Engineering DAY 15

《矽墟》：我把一部科幻小說當成軟體專案來管系列第 15 篇

技術 Day 15｜先放大再縮小的解析度補齊鏈，以及它其實沒解到問題

模組三｜AI 生圖與生片產線（Day 10–19） Day 13 為了繞過內容審核換了模型。今天講換模型留下的爛攤子。這篇原本要寫的是「我怎麼把不同模型的...

harryfan ‧ 2026-08-20

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鐵人賽 Software Development DAY 3

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 3 篇

技術 Day 3 | Pixel、Resolution、Color Depth：一張圖片到底是怎麼組成的？

相信大家一定都有這種經驗。把一張照片一直放大、一直放大，最後會發現圖片開始變得模糊，甚至可以看到一格一格的小方塊。以前看到這個現象，第一個直覺就是：「喔解析...

KY ‧ 2026-08-20

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鐵人賽 Software Development DAY 2

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 2 篇

技術 Day 2 | 電腦到底是怎麼「看見」一張圖片的？

如果今天我把一張狗的照片丟給你。你大概不到一秒就知道：「這是一隻狗。」但如果把同一張照片交給電腦呢？它真的有看到一隻狗嗎？答案是... 沒有。電腦...

KY ‧ 2026-08-19

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鐵人賽 Software Development DAY 1

從像素到 Computer Vision：30 天理解數位影像處理系列第 1 篇

技術 Day 1 | 前言

不知道大家有沒有想過一個問題。看到一張照片時，我們幾乎不用思考，就能知道照片裡有什麼。這是一隻貓、一台車、一棟房子，甚至你朋友今天看起來是不是沒睡飽，我們都...

KY ‧ 2026-08-18

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技術旋轉矩陣(Rotation Matrix)_sin跟-sin到底放哪裡

0.問題你是否也有疑問，在不同的文章裡看過兩種形式的旋轉矩陣　　　　　　圖1.兩種形式的旋轉矩陣你可能知道，這就是順時針旋轉跟逆時針旋轉(或旋轉矩陣及逆矩陣...

Chuyin ‧ 2025-07-31

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技術 PascalVOC 轉 Yolo標籤格式 (下) (範例程式碼)

完整程式碼！ https://github.com/yu-ken0207/PascalVOCtoYolo 在訓練 YOLO（You Only Look Once...

kxkken ‧ 2024-10-21

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鐵人賽 Python DAY 26

探索 Python 世界：從語法基礎到圖像魔法系列第 26 篇

技術探索 Python 世界：從語法基礎到圖像魔法 Day26

OpenCV 影像疊加影像疊加影像疊加在圖像處理中非常實用，可以用於圖像融合、添加水印、背景替換等常用函數介紹 cv2.addWeighted(scr...

josh92 ‧ 2024-10-04 ‧團隊NUTC imac