Đang tải nội dung…
LEARNDO / ĐỌC THEO LỘ TRÌNH
Mỗi ngày một bước, từ 2D đến 3D
Bắt đầu với lịch sử và ý tưởng, xây nền tảng, thực hành thị giác 2D, rồi đi vào hình học 3D và kiến thức chuyên sâu. Mỗi bài vẫn có ví dụ, bài tập và chuỗi đọc riêng.
Đây là lịch đọc từ 261 bài đang công khai, không phải ngày xuất bản. Ngày đăng gốc được giữ trên từng bài. Ngày cuối được cân đối để có 2–4 bài; thời gian dưới đây chưa tính thực hành.
87 ngày khám phá
Trang 7 / 13Ngày 43
3 bài · khoảng 75 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 25 phútPhân đoạn ảnh: nhiều lớp và vùng bỏ qua
Bạn sẽ xử lý mặt nạ nhiều lớp và đánh dấu vùng cần bỏ qua. Bài giải thích cách loại vùng đó khỏi cả hàm mất mát lẫn chỉ số đánh giá.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 25 phútPhân đoạn ảnh: chọn ngưỡng trên tập chọn mô hình
Bạn sẽ chọn ngưỡng tạo mặt nạ trên tập dùng để chọn mô hình. Sau khi chốt ngưỡng, bạn mới đánh giá trên tập kiểm tra riêng.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 25 phútPhân đoạn ảnh: làm sạch mặt nạ và đo vùng liên thông
Bạn sẽ tách các vùng liên thông, đo diện tích và thử bỏ vùng nhỏ. Hình so sánh cho thấy thao tác làm sạch có thể xóa cả vật thể thật.
Ngày 44
3 bài · khoảng 53 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 25 phútPhân đoạn ảnh: ghép dự đoán từ các ô chồng lấn
Bạn sẽ chia ảnh lớn thành các ô chồng lấn rồi ghép dự đoán. Bài giúp bạn kiểm tra độ phủ và giảm đường nối rõ ở mép ô.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútOCR 1: đọc dòng chữ đầu tiên với Tesseract và Python
Bạn sẽ dùng Tesseract và Python để đọc một dòng chữ trong ảnh. Từ kết quả đầu tiên, bạn xem lại ảnh đầu vào và cách chọn ngôn ngữ.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútOCR 2: làm rõ nền và chữ trước khi nhận dạng
Bạn sẽ làm rõ chữ và nền trước khi nhận dạng. So sánh kết quả giúp bạn thấy tiền xử lý có thể cải thiện hoặc làm giảm chất lượng đọc chữ.
Ngày 45
3 bài · khoảng 30 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútKiểm tra độ nét và độ tương phản trước khi OCR
OCR có thể đọc sai vì ảnh đầu vào quá mờ hoặc chữ gần trùng màu với nền. Trước khi thay mô hình, ta đo một vài dấu hiệu chất lượng ảnh.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútLàm thẳng dòng chữ bằng phép chiếu ngang
Một tài liệu nghiêng nhẹ có thể làm việc chia dòng và nhận dạng khó hơn. Ta sẽ tự tạo trang chữ nghiêng 7 độ rồi tìm góc hiệu chỉnh.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútOCR 3: chọn bố cục và xem hộp chữ
Bạn sẽ chọn cách đọc phù hợp với bố cục ảnh và xem vị trí từng hộp chữ. Thao tác này giúp tìm nguyên nhân khi hệ thống bỏ sót hoặc ghép sai dòng.
Ngày 46
3 bài · khoảng 40 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútOCR 4: từ dòng chữ đến thông tin có cấu trúc
Bạn sẽ chuyển văn bản nhận dạng thành các trường thông tin đơn giản. Bài hướng dẫn kiểm tra định dạng thay vì tin ngay mọi ký tự máy đọc được.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 18 phútOCR 5: tìm vùng chữ trước khi nhận dạng
Bạn sẽ tìm và cắt vùng có chữ trước khi nhận dạng. Ví dụ giúp phân biệt nhiệm vụ xác định vị trí chữ với nhiệm vụ đọc nội dung.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútTách ô bảng để giữ đúng thứ tự khi OCR
Đọc đúng từng chữ chưa đủ để phục hồi một bảng. Ta còn phải biết chữ nằm ở hàng nào, cột nào.
Ngày 47
3 bài · khoảng 50 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 22 phútOCR 6: đo sai số ký tự thay vì chỉ nhìn kết quả
Một dòng chữ trông gần đúng vẫn có thể chứa lỗi quan trọng. Bạn sẽ đếm lỗi thêm, xóa, thay ký tự để đánh giá kết quả OCR.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútKalman 1: phép đo có nhiễu và mức tin cậy
Một cảm biến không phải lúc nào cũng đo chính xác. Bạn sẽ kết hợp dự đoán với phép đo và xem độ nhiễu ảnh hưởng đến kết quả ra sao.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútKalman 2: dự đoán, hiệu chỉnh và vai trò của Q
Bạn sẽ theo dõi hai bước dự đoán và hiệu chỉnh của bộ lọc Kalman. Thay đổi Q giúp bạn thấy bộ lọc phản ứng thế nào khi chuyển động khác dự kiến.
Ngày 48
3 bài · khoảng 36 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútKalman 3: ước lượng vị trí và vận tốc bằng NumPy
Bạn sẽ dùng NumPy để ước lượng cả vị trí lẫn vận tốc từ các phép đo có nhiễu. Ma trận giúp viết gọn mối liên hệ giữa hai đại lượng này.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 14 phútKalman 4: khi mất phép đo hoặc có điểm bất thường
Bạn sẽ thử bộ lọc Kalman khi cảm biến mất tín hiệu hoặc trả về một giá trị bất thường. Bài giúp bạn phân biệt lúc nên cập nhật và lúc nên bỏ qua phép đo.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútGiữ ID qua các khung hình bằng ghép cặp có ngưỡng
Detector thường trả về một danh sách vị trí mới ở mỗi khung hình. Thứ tự danh sách có thể đổi, nên số thứ tự phần tử không thể dùng làm ID.
Ngày 49
3 bài · khoảng 24 phút đọc- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútĐo chuyển động điểm ảnh bằng Lucas–Kanade
Theo dõi đối tượng cần giữ danh tính, còn optical flow mô tả sự dịch chuyển của điểm ảnh hoặc điểm đặc trưng. Bài này tạo một vùng có texture rồi dịch đúng 6 pixel sang phải và 4 pixel xuống dưới.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútĐếm lượt qua vạch mà không đếm lặp do rung vị trí
Một tâm đối tượng có thể dao động quanh vạch vì hộp phát hiện rung nhẹ. Nếu cứ đổi dấu là tăng bộ đếm, cùng một người có thể bị đếm nhiều lần.
- Ứng dụng thị giác 2D · Trung cấp · 8 phútTheo dõi khi mất phép đo: dự đoán và độ bất định
Khi một vật bị che, bộ lọc vẫn có thể dự đoán vị trí trong thời gian ngắn. Nhưng dự đoán tiếp tục không có nghĩa hệ thống còn biết chắc vật ở đâu.