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本練習屬於課程
動手探索數位影像的結構並學習如何處理它們！使用 NumPy 與 Scikit-image 擷取資料、轉換並分析影像。 只要幾行程式碼，你就能把 RGB 影像轉成灰階、從中取得資料、產生含有重要資訊的長條圖，並將物體從背景中分離出來！
當前練習
你將學會使用邊緣偵測濾波器<strong>偵測物體形狀</strong>，以對比增強<strong>改善醫學影像</strong>，<strong>甚至把圖片放大到原始大小的 5 倍！</strong> 你也會應用形態學，讓分割影像時的閾值化更精準，並把使用 Python 處理影像的能力再提升一個層級。
到目前為止，你已經用影像處理技巧完成了不少很酷的事情！ 在本章中，你將應用<strong>影像修復，移除圖片中的物體、商標、文字或受損區域</strong>！ 你也會學到如何加入雜訊、用分割來加速處理，並透過輪廓在影像中找出特定元素。
完成本章後，你將更深入掌握影像處理，因為你能<strong>偵測邊緣、角點，甚至人臉！</strong>你會學到不只正面人臉，還能偵測側臉、貓或狗。你也會把技能應用到更複雜的<strong>真實世界情境</strong>。 用極少的程式碼就能熟悉多種廣泛使用的影像處理技術！