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title: 2024 NTU CV Midterm Review

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# 2024 NTU CV Midterm Review

[2023 NTU CV Midterm Review](https://hackmd.io/@Lambo0724/2023ntu_cv_midtrem#2023-NTU-CV-Midterm-Review)
[Vision 2021 - Midterm Answer](https://hackmd.io/@KC-YEN/r18ACfFtK)
[2022 Computer Vision Midterm Exam](https://hackmd.io/@jiawei1209/HJFEF0JVo#%E6%AD%B7%E5%B9%B4%E6%9C%9F%E4%B8%AD%E8%80%83%E5%85%B1%E7%AD%86)
[2023 NTU CV Midterm Review](https://hackmd.io/@Lambo0724/2023ntu_cv_midtrem#2023-NTU-CV-Midterm-Review)
[2022 CV Notes for Mid](https://hackmd.io/XtjpuurFQmaXaKWGZud9cg?fbclid=IwAR39kodXVvsfcgHGN2W0AHRtnOZsAaE7BJzF-WWq3IjcAFI-xoaXHRZdiJs#Bonus)

# 重點
* 授課教師: 傅楸善
* 金句: 笑話比本文更重要
* To err is human, to forgive divine: 人非聖賢，孰能無過
* 塞翁失馬，焉知非福:sometimes misfortune is a blessing in disguise.
* What's Professor Chiou-Shann Fuh's pet phrase? © 好極了Good
# Chapter 1: Overview

### **未出過的名詞解釋**
* computer vision: 
用電腦視覺模擬人類視覺，應用: 瑕疵檢測、物件偵測
* vanishing point: 3D中平行的物體在2D時會在遠處交會，可用於繪圖時做出遠近感(無限延伸的鐵軌會在遠方交於一點是最經典的例子)
* extremal sharpening: 讓亮的地方更亮、暗的地方更暗，可用於影像銳利化
### 出過的名詞解釋or高機率出的

* shape
描述 image 或 region 中 2D 形狀或 3D 物體的方式，如 512x512 image 代表 row, cols = 512
* Shape from texture(形狀由紋理決定): 
用物品材質、紋理來反映出三維空間的形狀，可用於電腦繪圖展現3d感覺
* Shape from shading(從陰影塑造形狀): 
用陰影濃淡、明暗來反映出三維空間的形狀，可用於電腦繪圖展現3d感覺
#### 電腦視覺的主要應用
* Vision-guided robot assembly(視覺引導機器人組裝): 
以電腦視覺輔助機器人組裝，為電腦視覺的主要用途之一，例如機器人在焊接組裝汽車，用電腦視覺來指引鎖螺絲的位置
* Inspection tasks(檢測任務): 
為電腦視覺的主要用途之一，例如用電腦視覺來確定物體表面沒有瑕疵，SART等
SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique)(同時代數重建技術)
FBP (filtered back projection)(濾波反投影)
* Pattern recognition(圖型識別): 從圖片中尋找特定的模式，用數學技術方法來研究圖形的處理和判讀!。為電腦視覺的主要用途之一，例如協助林務局去分析地景資料，尋找拍攝到的照片有多少面積的水稻等
* Alignment(對準、結盟): 協助判斷物件是否對齊，為電腦視覺的主要用途之一，例如製作晶片時用於判斷位置
* Measurement(量測): 為電腦視覺的主要用途之一，可量測如長度、面積等
#### Atomic image feature (最小不可分割的特徵單位，如edge, corner, hole….)
* Edge: 物件與背景之間的邊界, 影像中一邊亮一邊暗的部分
* Corner:兩個邊界的交點，影像的轉角點
* Hole: binay-0 像素的連通分量，不與影像的邊框連接。![image](https://hackmd.io/_uploads/r1x8hzTkJl.png)
* Peak: 把亮度看成高度的話，peak就是中間高亮的部分，可用於影像判斷如醫學影像等
* Pit: 把亮度看成高度的話，pit就是中間暗的部分，可用於影像判斷如醫學影像等
* Ridge(山嶺): 把亮度看成高度的話，中間亮兩邊暗，可用於影像判斷如醫學影像等
* Valley: 把亮度看成高度的話，中間暗兩邊亮，可用於影像判斷如醫學影像等
#### Composite feature: 結合數個atomic image後的影像特徵
* Arcs(弧線): edge or ridge pixels linked together，為composite feature的一種
* ==Region==: connected sets of pixels with similar properties(相似屬性的相連像素集)，connected components labeling 產生的結果
#### Recognition methodology
* Image formation: 影像如何形成的，例如是用透視投射法還是正投影法
* Conditioning: 利用模型去除無用的雜訊，可用來降
目的：去除無用的資訊、雜訊
應用：降躁、背景均一化 (給分標準：三取二。去除無用的資訊、降躁)
* ==Labeling==: 將相同特性的像素給予同樣的編號，可用於邊緣檢測、自駕車、機器人、相片、商品搜尋、辨識影像中的各種物體搜尋等
* ==Grouping==: 識別同一類事件的最大連接像素，利於將群組化後的資訊進行一些計算，可用於segmentation分割(將影像)、edge linking邊緣鏈接
* Extracting(解析): 對grouping好的set of pixels，計算出能代表群組特性的特質(centroid, orientation, area, spatial moments)
* Matching（比對）: 給定特定的三維物件或二維的形狀，在圖形中找出相對應的事件，可用在template matching(OCR)
#
* ==Range image==: 在一張2d 影像中的每一個pixel存放深度值（depth），可用於重建3d模型
* ==Pixel==: 圖片的基本單位，包含位置與數值，可以將圖片數字化
* ==Feature==: 影像中的特殊結構，圖像中有興趣的部分，可用於feature recognition
* ==Orientation==: 影像中物體的方向，旋轉的方位，可用 𝜃來判定，加上Position可以得知影像中的物體形狀、位置等
* ==gray level==: 灰階就是指不同程度的灰⾊，通常由8 bit 儲存，0為最暗，255為最亮。
*灰階圖可以看成是圖的亮度。灰⾊圖像是由彩⾊圖像的3個通道(RGB)轉換成1個通道⽽來，原先彩⾊圖像共有$256^3$種顏⾊變化，⽽灰度圖像只有256種，將其轉換的⽬的能讓圖片依然清楚，同時能減少後續的計算量
## 額外
* normal vector(法向量) :與平面垂直的向量
* arc curvature － 曲率
* intensity image强度图，是表示单通道图像像素的强度（值的大小）
* peripheral圓周的，周圍的、(??)peripheral vision 稱鄰近視覺
* VR, AR
Virtual Reality 虛擬實境
利用電腦類比產生一個三維空間的虛擬世界，提供使用者關於視覺等感官的類比。
Augmented Reality 擴增實境
攝影機影像的位置及角度精算並加上圖像分析技術，讓螢幕上的虛擬世界能夠與現實世界場景進行結合與互動的技術。
* segmentation (from ch.10)
將影像劃分為一組不重疊的區域
* proximity
在論文中通常指真實距離。而 proximity sensor 指鄰近感測器。
* position
表示 pixel 的位置，可用 row r 和 column c 表示 (r,c)
* image sequence
通常指某段時間（frames）內得到的多個影像資料
* stereo vision
從數字圖像中提取3D信息
# 其他章節重要名詞 有烤過的
* dilation
如果以白色部分為前景，會使圖片中較亮的範圍變大，可用於填補圖片中的小黑洞
A⊕B={c∈E^N│a+b for some a∈A and b∈B}
* erosion
如果以白色的部分為前景，會使圖片中較亮的部分縮小，能消除部分雜訊
A⊝B={x∈E^N│x+b∈A for every b∈B}
* opening 
先侵蝕後膨脹，能夠消除雜訊
BoK=(B⊝K)⊕K
* closing
先膨脹後清蝕，能夠消除小型黑洞
closing of image B by kernel K: 
B∙K=(B⊕K)⊝K
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJJJog-xkl.png)


# Chapter 2: Thresholding and Segmentation
考圖
經過演算法作用後的圖
聯通圖演算法的名字、內容
疊代法
### 未出過的名詞解釋
binary value 1: 二進制影像中的數值為1的pixel，通常被認為是物體的一部分
binary value 0: 二進制影像中的數值為0的pixel，通常被認為是背景的一部分
binary machine vision: 二元機器視覺，對二元影像做分析（非灰階影像）
ocr: optical character recognition，光學判斷垂直水平有幾個pixel為1
micr: magnetic ink character recognition，磁性墨水去讀垂直水平有幾個pixel為1
### 出過的名詞解釋or高機率出的
* thresholding: Thresholding是在灰階圖上的一種操作, 主要是將一張圖片的像素一分為二, 設定一個數值作為依據, 若pixel值大於等於此數值則為1, 小於則為0。
* Histogram Equalization (直方均衡圖)
利用 histogram 算出各個灰階值的 probability density function
將 PDF 做累加求出 CDF,
將 CDF 的結果4捨5入後建構一組對照表
將 對照表結果 與 轉換公式 進行換算,求得各個灰階值的機率
* intensity histogram: 
X軸為0-255灰階值，Y軸為影像中灰階值出現的次數，數位影像中灰階值分佈的圖形表示。
* connected components labeling: 
做分組，可將二元影像中同樣為1且相鄰的像素劃成同一個group，可用於辨識潛在為相同物件的像素
* connected components analysis:
    1. 用connected component labeling對binary value 1的區域做label
    2. 將相連的label給定相同的標籤
    3. decision making
* Connected Components Operators
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkCccNTJke.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJWyoNpkJe.png)

* label: 給定像素特定的編號，可用於辨識物件的區域
* Pixel property: 像素的屬性，位置、灰階值與亮度
* Region property: 區域的屬性，形狀、位置、bounding box
* 4-connected: 四連通，東西南北，以線做連接
* 8-connected: 八連通，東西南北、東北、西南…，以點做連接
* border: 二元影像中，1和0的交界
* signature segmentation: 該方向上所有為1的像素加起來的數量，稱為該方向上的投影，大多會拿兩個彼此差90度的投影做成一個長方形，投影完之後，若整行、列為0，則捨棄並切割成子影像，因此在數次重複後，會得到數個子影像，他們就是可能的物件區域 (舉例 : 數字辨識)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJpsNWWeyx.png)

* 對角投影 : 
𝑃𝐸: 左上到右下對角投影，
P𝐷: 右上到左下對角投影
* Signature analysis

筆跡學，分析簽名圖像 :
1. 將影像⼆值化
2. 投影分割
3. 區域性值計算
4. 根據投影做出決策

### Binary Thesholding Algorithms
* ==Minimizing within-group variance (Otsu)==(大津演算法): 最小化組內變異，組間差異越大越好，越能區分群體，目標是找到 𝑡去minize組內變異 [image](https://hackmd.io/_uploads/Skhq8E6Jkx.png)

(組內變異數是指前景和背景內部的灰度值差異，最小化組內變異數意味著讓前景和背景的灰度值分佈儘可能集中，使得二值化後的圖像具有明顯的分割效果)

* ==Minimizing kullback information distance==: 最小化kullback 有效散度J，假設目標與背景都常態分佈，目標也是找到 𝑡去 minimize 有效散度 𝐽(p.17)

比較:
![image alt][reference][image](https://hackmd.io/_uploads/HymPwVa1yg.png)

### Connected Component Algorithms
* **Iterative Alogorithm:**(必考)
Step 1. Initialization of each pixel to a unique label.(將每個像素賦予不同的標籤)
Step 2. iteration of top-down followed by bottom-up passes until no change.(執行由上而下,再由下而上的迭代更新label值, 直到label值不再更動。)
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJOYiVakye.png)

* **Classical Alogorithm:**

![image](https://hackmd.io/_uploads/BycoiE6yye.png)
一開始先全給1後
![image](https://hackmd.io/_uploads/S16M2E6yJg.png)

* **A Space Efficient Two-Pass Algorithm That Uses a Local Equivalence Table**:
一行行處理，邊傳播邊檢查
![image](https://hackmd.io/_uploads/rk5gJB6yJl.png)

* **An Efficient Run Length Implementation of the Local Table Method**:
用一連串 1 跟 0 去紀錄整串的 pixel value
用 table 去紀錄每一行每個 1 的 start 和 end
當 p 結束早於 q 的開始或 q 結束早於p的開始->沒有交集
當結束晚於開始->有交集，進行label取代
![image](https://hackmd.io/_uploads/H1OEWH6J1e.png)

## 必考題:
Q3. Please write the 4 algorithms for connected component analysis and explain in detail.
1. 迭代演算法(An Iterative Algorithm):先top-down傳播，再bottom-up傳播，直到沒有變化。
2. 經典演算法(The Classical Algorithm):使⽤兩次⾃上⽽下的傳播，並⽤global table儲存標籤。
3. 省空間演算法(A Space-Efficient Two-Pass Algorithm That Uses a Local Equivalence Table):使⽤local table儲存當前這⾏跟前⼀⾏的等價值。
4. 省時間演算法(An Efficient Run-Length Implementation of the Local Table Method):使⽤變動長度的碼來取代連續重複出現的原始資料。

# Chapter 3: Region Analysis
* ==bounding rectangle==: 最小外接區域的矩形
![image](https://hackmd.io/_uploads/rya59e-g1g.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/HJgMW4mR1Jl.png)
質心可能包含非整數，且可能不屬於該區域。如果該區域沒有孔且是凸的，則保證質心屬於該區域
* region

![image](https://hackmd.io/_uploads/ByZEDQRk1g.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJzrw70Jkg.png)
perimeter pixel 是 border pixel 的集合，只要有鄰居不是在區域內就是 border pixel。
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkGu1ERyJl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJZMlNA1Jg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/SkTXb4Rykx.png)
Compactness緊密度:當物體愈圓，則比率接近1
![image](https://hackmd.io/_uploads/BysLbNRJyg.png)
可能考下面圖的周長
![image](https://hackmd.io/_uploads/Bk1OW4Ckyg.png)
Mean centroid-boundary distance: µR
Standard deviation of the centroid-boundary distance:σ2R
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJGsZE0yye.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rypqMVRyJx.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJf9GERkye.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJcpGE0ykx.png)
越圓值越大，相同的圖會有接近的值，轉動平移縮放值不會變
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyzydV0kkl.png)
* Texture(紋理): 描述影像內灰階基元的空間關係（分佈）。
如果存在隨機圖案且灰階值範圍很寬（灰階圖元的方差很大），則影像呈現出細粒度的紋理
如果存在結構良好的圖案（棋盤狀、六邊形圖案）且灰階基元的變異數較低，則影像描繪出粗粒度的紋理。

![image](https://hackmd.io/_uploads/BJaChV0y1e.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJXGKWWgkx.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/rkmeH3kl1x.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJcn4v01Jx.png)

Pv 垂直
PH 水平
PD 右上左下
PE 左上右下
![image](https://hackmd.io/_uploads/Hy-1xBAyyx.png)

### Extremal Points(極端點)
* 8 distinct extremal points’ names of the bounding rectangle ({ }most { }):

![image](https://hackmd.io/_uploads/HkBq440Jye.png)
Q(φ)補償因子，在計算線段長度時，根據角度來進行補償，以減少計算誤差
![image](https://hackmd.io/_uploads/ByKp1dAyJg.png)

#### Histogram Equalization(以 8 bits 為例)
Histogram 最理想分佈狀況就是平均分佈，而這就是我們接下來要介紹的 Equalization。
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyLDYO0kyg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/Hk1RK_Akyx.png)
# Ch4: Statistical Pattern Recognition
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkNwhu01Jx.png)


> 簡單來說，我們有一些 region 的特徵了 (在此稱 measurement)，現在要用某種統計或機率的方法去決定要怎麼把 region 分類。這叫 decision rule，我們現在要談的就是這個。
推導看一下就好，注意第1, 2點的定義以及economic gain matrix。考試好像不會給定義…

![image](https://hackmd.io/_uploads/ryBMRdCkJl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkWnZY01ye.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJLmeF0J1l.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/ryjrXt0y1l.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkCKQF0kke.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1MpGF0Jkg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJZCzKRJyl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkGaV9CkJx.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/Syg2V5Ckkx.png)
考古：Statistical Pattern Recognition, maximin decision rule, Bayesian decision rule的名詞解釋
* Statistical Pattern Recognition(統計模型識別)
根據觀察到的數據樣本來學習如何將新數據正確分類
* maximin decision rule
在不確定的環境中做出保守決策。對於每一個可能的決策，找出該決策在最壞情況下的損失，然後選擇使這種「最大損失」最小化的決策。
* Bayesian decision rule
把結果全都assign給機率最大的類別，即根據所有可能情況的概率分佈做出最佳選擇。

### Maximizing Expected Economic Gain 例子
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1XBIFAkke.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJGv8YRyJe.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/rJ2CzYR1yg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyUjZU-lkl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJIn-UWxkl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1_a9JNlJg.png)


# Chapter 5 Mathematical Morphology

* morphological operations:
    簡化影像
    保持形狀、特徵
    消除不相關的東西
* shape:主要的載體與 object 的分解(decomposition)、特徵、表面缺陷(surface defects)、組裝缺陷(assembly defects) 相關
* set theory:
用數學形態中的集合來表示圖像中的形狀或物體，通常使用二質化圖片 
* Euclidean N-space: EN(物體的幾何屬性)
* Discrete Euclidean N-space: ZN
N=2:
*square grid
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkRFvFJxkg.png)
*hexagonal grid(Z的2次方)
將各列像素平移 0.5 個 pixel，使得像素至周圍每個像素的距離相同
![image](https://hackmd.io/_uploads/Sk8YDKyxyg.png)
集合平移和集合反射
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJmGOFJeke.png)
### Binary Morphology
##### Binary Dilation(膨脹)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rk2IGnygJx.png)

可交換性、結合律、平移不變性、膨脹是平移的聯集
* example:
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkHvYFJxJe.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkl6YYylye.png)
* B的原點沒有點:
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJT1cFkeyl.png)
* dilation的應用(消除噪聲)
![image](https://hackmd.io/_uploads/Hyq2jKkxyl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rknpjt1xJl.png)
#####  Binary Erosion
![image](https://hackmd.io/_uploads/H1Qafnylkl.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/S1RC0YJgJx.png)
例子:
![image](https://hackmd.io/_uploads/Byv4yq1lyg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyMJN51xJe.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJsnE91gJg.png)
反正就是當二值圖像中的「1」像素使用 4-連通性時，「0」像素則使用 8-連通性，反之亦然 
所以g4(I)時表示，像素用4連通，背景用8連通
所以g8(I)時表示，像素用8連通，背景用4連通
然後genus就是 物件-背景
#### Hit-and-Miss Transform:
![image](https://hackmd.io/_uploads/HykLjy4l1g.png)

侵蝕的交集，可以用在找轉角點、孤立點、邊界點、模板的匹配、細化、粗化、居中、計數
example:
![image](https://hackmd.io/_uploads/SJBxPqJxJx.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1dMwc1xyg.png)
#### Opening and Closing
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkUcOqJgyl.png)
* opening:先侵蝕後膨脹，欲於去除所獲得影像的內部雜訊(將圖形凸出的銳角給鈍化，也會把孤島（isolate island）去除)
* closing:先膨脹後侵蝕，用於平滑輪廓和融合窄斷點（將圖形內陷的銳角給鈍化，也會把hole填補上)
![image](https://hackmd.io/_uploads/SkRj99klkx.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1SKmnyl1e.png)


![image](https://hackmd.io/_uploads/ryqLCq1xke.png)
------有條件的擴張
![image](https://hackmd.io/_uploads/H12FCckekl.png)
* generalized opening:增加、反擴張、等冪
* generalized closing:增加、擴張、等冪
#### gray scale morphology(灰階型態學):
T:取最大值 U:陰影
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJ7o1oJgkl.png)
灰階膨脹
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1zBej1e1e.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkENlo1lJe.png)
灰階侵蝕
![image](https://hackmd.io/_uploads/B1hdWjJxkg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJSnbiJeJe.png)
* median filter(中值濾波器):
對於每個像素，新值是視窗的中位數
對異常像素值具有穩健性，留下銳利的邊緣
中值根影像：中值濾波器後影像保持不變
![image](https://hackmd.io/_uploads/r1TXEnkxyg.png)

* 對灰階值做opening或closing可以減少圖片複雜性
* distance transform(距離轉換):
距離變換後的強度值表示每個點到最近邊界的距離
![image](https://hackmd.io/_uploads/B1p2Xjklkg.png)
* Medial Axis:具有距離函數的中軸
* morphological skeleton（可想成一種壓縮演算法）
![image](https://hackmd.io/_uploads/Sy7JriJgkg.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyP0UiJgJl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyZyviyeke.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJaJwiylkg.png)

* Morphological Sampling Theorem(形態取樣定理)
在對集合進行採樣以進行形態處理之前，必須透過開或閉對它們進行形態簡化。
這樣的採樣集可以透過兩種方式重建：透過閉運算或擴張。 
# 助教研究
### CH2

![image](https://hackmd.io/_uploads/Hy2sRtC1Jg.png)
瑕疵檢測
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkwaCKRkyg.png)
step3:比較原本特徵跟重構特徵的差異性 
result:用這個很好的模型，可以在實際應用上有很好的效果
### CH3
基于 RGB-D 图像的 Stacked Hourglass 网络用于床上病人体位的关节定位
![image](https://hackmd.io/_uploads/SkAb0YRJyx.png)
方法：使用修改过的 Stacked Hourglass 网络，通过 RGB-D 图像定位床上病人的身体关节。

步骤：

1.RGB-D 图像预处理：去除深度通道中的噪声（如孔洞），确保颜色通道和深度通道之间的一致性（防止使用不同相机获取的图像不一致）。
2.生成包含一致的 RGB-D 图像及其对应的真实身体关节位置的数据集。
3.从身体关节位置生成真实的热图。
4.使用 RGB-D 图像和热图训练修改后的 Stacked Hourglass 网络。
5.使用 PCK（正确关键点百分比）指标评估人体姿态估计模型的性能。

结果：即使在被毯子覆盖的情况下，仍可通过 RGB-D 图像（包含一个人）进行及時(real-time)身体关节定位。

### CH4
車牌辨識:
![image](https://hackmd.io/_uploads/HkuKpK0Jyl.png)
1.用yolo偵測車牌
2.STN轉正車牌
3.LPRnet+CTC 辨識上面的文字
result: 可以在動態的行進過程中辨識車牌
### CH5
方法:
stable diiffusion、LDM(Latent Diffusion Models)、CLIP

步驟:
1.pixel sapce有encoder把圖轉換到latent space decoder把latent space轉回圖
2.latent space有diffusion process使用Latent Diffusion Models
3.conditioning 使用CLIP text encoder

結果:有時候無法生成準確的圖案，波音747少了兩個引擎，但模型成本較低
![image](https://hackmd.io/_uploads/S1ZikcR1ke.png)


4*6=24
2*16=32

ITRI演講:沈志聰
genAI、AIOT智慧相機
# 感覺會考
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJMPBkEgJl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/B1-IByNeye.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/rkWeNyEgJl.png)

![image](https://hackmd.io/_uploads/Hyi7NJ4xJx.png)
AREA:區域的面積
CEMTROID:質心可能包含非整數，且可能不屬於該區域。如果該區域沒有孔且是凸的，則保證質心屬於該區域，所有位置點的算術平均數
![image](https://hackmd.io/_uploads/ry6LLkEgyl.png)
border pixel : 其任一相鄰元素不在 region 內的 pixel
![image](https://hackmd.io/_uploads/HJiJY1Vxyl.png)
![image](https://hackmd.io/_uploads/ByYg5JVgkx.png)
