講師：陳世杰老師
日期：115年6月30日
課程全面採用雲端 Python 執行平台 Google Colab 作為實作環境，引導學生切換至 GPU 硬體加速以提升大量影像運算的效率。主講老師從最基礎的 OpenCV 函式庫切過入，深入淺出地解說數位影像的本質──即由像素與儲存精度 uint8 所構成的二維或三維矩陣。概念上特別強調了 OpenCV 獨特的 BGR 顏色順序與左上角為原點的座標系統，奠定學生正確的程式邏輯。
在實務操作部分，課程涵蓋了四大核心技術。首先是「顏色空間轉換」，學生練習將彩色影像轉為灰階以降低運算複雜度，並認識比 RGB 更穩定的 HSV 模型。其次是「影像濾波技術」，針對影像傳輸常出現的高斯與鹽椒雜訊，學生親手實作均值、高斯及中值濾波器，體會不同數學矩陣對去噪與保留邊緣輪廓的影響。
隨後，課程進入高互動的「實務應用與除錯」階段。學生們不僅學會利用遮罩技術與點積運算進行「影像去背化」，更結合小畫家讀取局部座標（ROI），編寫程式達到「車牌模糊化」與馬賽克隱私保護效果。當程式出錯時，講師也引導學生善用 Colab 的錯誤說明功能，結合生成式 AI 進行高效除錯。
活動尾聲由學生進行精彩的成果發表 。傅國樑校長與陳世杰老師全程專注聽取同學的實作心得，對學生能將枯燥的數學矩陣轉化為實用的視覺影像技術給予高度肯定。本次研習不僅充實學生的資訊素養，更在資訊提取與隱私保護之間取得完美的學習平衡，活動圓滿落幕。
