第一堂課大多在教學OpenCV、VisuallStudio、Conda、CMAKE安裝。

需要注意的是在安裝OpenCV時環境變數的設定是很重要的，前期若沒設定好，會影響到後續編程。 第一堂老師教我們用C++撰寫OpenCV，透過迴圈畫圓讓我們了解基礎C++語法。

第二堂課就開始使用Python，影響最多大概就是語法，比C++易讀，除錯也會比較快。 後續老師跟我們講解版本控制的重要性，在外面公司，做專案時會使用多個版本去做控制，目的是留下版本紀錄，萬一哪一天程式出錯，還可以找回上一個版本，所以他還蠻強調這塊的。 在OpenCV讀取RGB的方式是相反的(BGR)，在前期處理影像時需要做翻轉成RGB。

在網頁上結合影像串流:使用cv2.VideoCapture(0)開啟相機，需要注意參數是0、1否則相機開啟不了，在HTML上使用 img src就可以將相機鏡頭串流在網頁上。

5/4~5 主要是實作在OpenCV中載入模型，去辨識剪刀時頭布，透過resnet這模個模型去訓練照片，並驗證結果，但我覺得與Yolo相比，Yolo的辨識能力會比較好，但Yolo對於不規則的影像處理較佳。

後續老師有補充說明如何在OpevCV作Barcode掃描，內建有一個函式庫cv2.QRCodeDetector().detectAndDecode，但這個效果不是很好，會因為角度光線的影像造成辨識不易。

最後一堂主要介紹Threshold，Threshold分為五種 Binary Thresholding 小於門檻會 大於門檻會設定最大值 Inverse Binary Thresholding 小於門檻會設定最大值 大於門檻會設定為0 Truncate Threshold 如過大於門檻，就設定門檻值 如果小於門檻，就設定原始值 Threshold to zero 如果大於門檻保留原始值 如果小於門檻，設定為0 Inverted Threshold to 0 如果大於門檻值設定為0 如果小於門檻值設定為原始值 以上的門檻值都是全域門檻值，所以碰到不同光源或是不同區域，就不一定適合 Adaptive Threshold 是自適應的門檻值，會依造不同區域做選擇 形態學:侵蝕、擴張 侵蝕:用來縮減物件邊界，假設前景是白的(1)，在Kernel掃過影像後1就會是1，否則就被當為0，用來移除小白點，分離兩個物件 擴張:如果Kernel中影一個像素為1就會是1，用來增加白色邊界，一般可用來中和侵蝕的效果 結束五天的課程，讓我更了解OpenCV的技巧及實作，期許自己能夠在影像這塊變得更熟練，或是在產線上能夠實現更多影像辨識的應用