從像素開始的電腦視覺https://blog.shyandram.dev/zh-twhttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/welcome/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/welcome/這個網站涵蓋哪些內容、教學如何安排，以及如何執行程式碼。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/foundations/images-as-arrays/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/foundations/images-as-arrays/數位影像到底是什麼？NumPy 與 OpenCV 又是如何儲存它的？Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-01-introduction/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-01-introduction/什麼是數位影像處理、它從哪裡來、它處理電磁波譜中的哪些訊號，以及本系列依循的基本步驟路線圖。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-02-fundamentals/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-02-fundamentals/眼睛與相機如何把光變成數字、取樣與量化如何決定一張數位影像，以及之後每一章都會用到的基本數學工具。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-03-intensity-spatial-filtering/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-03-intensity-spatial-filtering/用曲線與直方圖重新對應像素值，再用小小的卷積核平滑與銳化影像：空間域影像增強的日常工具箱。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/convolution/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/convolution/讓一個 3×3 卷積核在影像上滑動，就能模糊、銳化與找出邊緣。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-04-frequency-domain/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-04-frequency-domain/傅立葉轉換如何把影像拆成一份「波的配方」，以及修改這份配方如何做到平滑、銳化與去除週期性雜訊。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-05-restoration-reconstruction/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-05-restoration-reconstruction/為模糊與雜訊建立退化模型，再用次序統計、陷波、逆濾波、Wiener 與受限最小平方濾波器把傷害還原，並從投影重建 CT 斷層影像。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-06-color/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-06-color/色彩如何量測與編碼、如何在 RGB、HSI 與 L*a*b* 之間轉換，以及如何對彩色影像做轉換、濾波與分割。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-07-wavelets-transforms/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-07-wavelets-transforms/把每一種影像轉換都看成「換一組基底」，從 DCT、沃爾什–哈達瑪轉換一路走到哈爾轉換、多解析度分析與快速小波轉換。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-08-compression-watermarking/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-08-compression-watermarking/影像如何被壓進更少的位元：從熵與霍夫曼碼，到 JPEG、JPEG 2000 與學習式編解碼器，以及如何把隱藏標記寫進影像。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-09-morphology/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-09-morphology/用小小的結構元素去「探測」形狀：侵蝕、膨脹、開運算、閉運算、擊中擊不中轉換、骨架、形態學重建與灰階形態學，附 scikit-image 程式碼。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-10-segmentation/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-10-segmentation/把影像切成有意義的部分：用梯度、LoG 與 Canny 找邊緣，用 Hough 轉換串接邊緣，用 Otsu 法選閾值，再以成長、分群、圖切割與淹水來找出區域。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-11-active-contours/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-11-active-contours/用「會動的曲線」分割物體：參數式蛇模型、梯度向量流、氣球力，以及測地主動輪廓與 Chan–Vese 等水平集方法。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-12-feature-extraction/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-12-feature-extraction/把區域、邊界與整張影像轉成一小串數字，讓它們在物體平移、旋轉、縮放或亮度改變時保持不變：從鏈碼、GLCM 紋理到 Harris、MSER 與 SIFT。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-13-pattern-classification/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/image-processing/dip-13-pattern-classification/從最小距離與貝氏分類器，到感知器、反向傳播與卷積神經網路：電腦如何判斷一張影像或一個區域是什麼。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/ml/ml-01-introduction/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/ml/ml-01-introduction/電腦如何從資料中學習：學習範式、線性迴歸與邏輯迴歸、成本函數、梯度下降、過擬合與模型評估，全部用 NumPy 從頭實作。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/ml/ml-02-neural-networks/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/ml/ml-02-neural-networks/從單一感知器到深度網路：激活函數、正規化層、輸出層與損失函數、反向傳播、最佳化器，以及讓網路訓練得起來又能泛化的實務習慣。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-01-deep-learning-for-image-processing/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-01-deep-learning-for-image-processing/深度學習如何重新整理影像處理、影像分析與電腦視覺：從傳統圖形識別流程，到 CNN、Vision Transformer、自監督骨幹網路與可提示的基礎模型。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-02-image-classification/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-02-image-classification/深度網路如何判斷一張影像裡是什麼：損失函數與評估指標、資料集、CNN 與 Transformer 架構背後的設計理由、現代訓練配方、預訓練、穩健性、校準與可解釋性。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-03-object-detection/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-03-object-detection/深度網路如何找出並標記影像中的每一個物件：邊界框迴歸、IoU、錨框、NMS 與特徵金字塔；二階段、一階段、無錨框與 Transformer 偵測器；開放詞彙模型；以及偵測該如何評估。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-04-image-restoration/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-04-image-restoration/同一個退化模型、許多個任務：深度網路如何去除模糊、雜訊、低解析度、霧、雨、雪與暗光，從 SRCNN、DnCNN 一路到 Restormer、all-in-one 模型與擴散先驗。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-05-low-light-enhancement/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-05-low-light-enhancement/從直方圖等化、Retinex 到曲線估計、Retinex Transformer 與擴散模型：如何讓暗照片變亮，又不放大雜訊、不造成色偏、也不被評估指標騙了。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-06-object-tracking/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/learn/deep-learning/dl-06-object-tracking/電腦視覺如何在影片中跟住物體：重識別、從相關濾波器到 Transformer 與 SAM 2 的單物件追蹤，以及結合卡爾曼濾波器、匈牙利演算法、端到端模型與 MOTA／IDF1／HOTA 指標的多物件追蹤。Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/llie-intro/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/llie-intro/低光影像增強（LLIE）入門：從直方圖等化、Retinex 到深度學習方法，以及評估指標與常用資料集。Sat, 01 Jun 2024 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/dl-image-processing-intro/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/dl-image-processing-intro/影像處理、影像分析與電腦視覺的差別，以及深度學習如何從圖形識別與 CNN 處理這些任務。Sun, 18 Feb 2024 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/ml-neural-network-notes/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/ml-neural-network-notes/快速掌握類神經網路的基本觀念：感知器、MLP、激活函數、輸出層設計與訓練方法。Fri, 02 Feb 2024 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/image-restoration-intro/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/image-restoration-intro/什麼是 low-level vision？以影像退化模型統整超解析度、去模糊、除霧、除雨與低光增強等影像復原任務。Tue, 28 Nov 2023 00:00:00 GMThttps://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/object-tracking-intro/https://blog.shyandram.dev/zh-tw/blog/object-tracking-intro/物件追蹤是什麼？介紹 Re-ID、單物件追蹤（VOT）與多物件追蹤（MOT）的差別、挑戰與代表模型。Tue, 28 Nov 2023 00:00:00 GMT