Chapter 01? 影像辨識簡介

1-1?? ?我認為的影像辨識是…

1-2?? ?影像辨識的過程—以車牌辨識為例

1-3?? ?簡化影像

1-4?? ?正規化目標影像

1-5?? ?字模比對確認資料

1-6?? ?目標辨識只是影像辨識的一種

1-7?? ?眼見為憑，看到過程很重要



Chapter 02? 數位影像的拆解與顯示

2-0?? ?本書程式使用Visual Studio 2019軟體製作

2-1?? ?拆解數位影像的RGB資訊

2-2?? ?繪製RGB代表的灰階資訊

2-3?? ?繪製二值化圖

2-4?? ?繪製負片

2-5?? ?儲存處理過程的影像

2-6?? ?車牌辨識不是你想的那麼簡單



Chapter 03? 目標物件的建立與篩選

3-1?? ?目標切割是目的，二值化與輪廓化是手段

3-2?? ?建立區塊亮度平均值作為二值化門檻

3-3?? ?二值化處理

3-4?? ?輪廓化處理

3-5?? ?用氾濫式演算法檢視封閉曲線

3-6?? ?本節相關議題討論



Chapter 04? 函式定義及呼叫

4-1?? ?目標物件定義

4-2?? ?二值化與輪廓化的功能整併

4-3?? ?建立目標物件

4-4?? ?依據寬高篩選目標物件

4-5?? ?依據目標與背景的亮度對比篩選

4-6?? ?檢視目標屬性

4-7?? ?建立目標物件是必要的里程碑



Chapter 05? 如何找出字元目標群組

5-1?? ?準備工作與介紹

5-2?? ?整合後的Outline功能

5-3?? ?整合後的Targets功能

5-4?? ?搜尋最佳目標群組



Chapter 06? 字模製作與目標比對

6-1?? ?建立車牌字模圖檔

6-2?? ?字模建立與比對示範的專案

6-3?? ?用影像載入字模

6-4?? ?建立字模的二進位檔案

6-5?? ?以資源檔案方式匯入專案

6-6?? ?字模比對的示範

6-7?? ?有關此章內容的討論



Chapter 07? 字元影像目標的正規化

7-1?? ?為何需要正規化？

7-2?? ?建立單一目標之二值化圖

7-3?? ?旋轉目標

7-4?? ?寬高正規化

7-5?? ?完整車牌正規化的呈現

7-6?? ?如何辨識車牌的分隔短線？

7-7?? ?革命尚未成功，同志仍須努力



Chapter 08? 車牌的字元辨識

8-1?? ?匯入字模資料與建立專案

8-2?? ?比對字元目標

8-3?? ?你找到的答案是對的嗎？

8-4?? ?可以補字嗎？

8-5?? ?影像辨識不只是辨識「影像」



Chapter 09? 負片與黯淡車牌的辨識

9-1?? ?如果你的車牌不是最耀眼的明星怎麼辦？

9-2?? ?程式架構整理

9-3?? ?如何完成多組車牌辨識的嘗試？

9-4?? ?負片辨識



Chapter 10? 立體空間斜視影像的處理

10-1?? ?光是旋轉與縮放還是不夠的

10-2?? ?上下平移錯位的實驗

10-3?? ?將平移錯位變形處理納入辨識程序

10-4?? ?這一章教我們的事情



Chapter 11? 影像分割可以很簡單

11-1?? ?一個辨識浮萍面積的案例

11-2?? ?辨識浮萍目標

11-3?? ?辨識水面邊界

11-4?? ?建立邊界計算浮萍面積

11-5?? ?其他影像辨識書沒說的重點



Chapter 12? 挑戰蝕刻與浮雕字元的辨識

12-1?? ?如果目標與背景根本是同色怎麼辨識？

12-2?? ?這是一個微分影像

12-3?? ?鎖定字元列的上下邊界

12-4?? ?二值化

12-5?? ?建立目標物件

12-6?? ?融合與分割目標

12-7?? ?正規化目標大小



Chapter 13? 動態影像辨識的基本動作

13-1?? ?如果目標與背景根本是同色怎麼辨識？

13-2?? ?製作出一個半透明的辨識區域設定框

13-3?? ?拷貝螢幕的程式

13-4?? ?動態偵測的程式

13-5?? ?後記