本 SDK 以命令列 (Console/Terminal) 的方式，示範 OpenCV 的輪廓偵測，支援 Windows 11 與 Ubuntu Linux 24.04。程式會先對影像做高斯模糊與二值化，再以 cv2.findContours (搭配 RETR_TREE 與 CHAIN_APPROX_SIMPLE) 找出所有輪廓，接著把每個輪廓畫出來並標記出重心位置，同時顯示每個輪廓的面積。data/ 內附兩張範例影像，處理結果會存放於 model/contours/。本 SDK 不需要 GPU。
[資料夾結構]
- CLAUDE.md / AGENT.md：程式規格說明文件 (兩份內容相同)。
- CHANGELOG.md：版本更新紀錄。
- copyright.txt：版權宣告。
- data/：範例影像 sample.png (兩顆螺帽與一枚硬幣) 與 Lena.png。
- model/contours/：處理結果 gray.png (灰階)、binary.png (二值化)、contours.png (以紅色畫出輪廓) 與 centers.png (標出各輪廓的重心)，已附上範例結果。
- tool/tools.py：共用工具函式。
- src/：範例程式、啟動腳本與本說明文件。
- venv/：Python 虛擬環境，由步驟 01 建立。
[執行環境需求]
- 作業系統：Windows 11 或 Ubuntu Linux 24.04。
- Python 3 與 pip。
- 不需要 GPU，一般 CPU 即可執行。
[操作步驟及說明]
步驟 1：建立虛擬環境
刪除舊的 venv/ 後重新建立，並安裝 src/requirements.txt 內的套件。若 pip 安裝失敗會直接中止並顯示錯誤訊息。
Windows：src\01_venv_create.bat
Linux：bash src/01_venv_create.sh
步驟 2：啟動虛擬環境
啟動 venv。Linux 請使用 source 指令執行。
Windows：src\02_venv_activate.bat
Linux：source src/02_venv_activate.sh
步驟 3：執行輪廓偵測
執行輪廓偵測範例，腳本後面的參數會原封不動傳給程式。
Windows：src\03_find_contours.bat
Linux：bash src/03_find_contours.sh
也可以指定自己的影像與參數，例如：
bash src/03_find_contours.sh --source data/Lena.png --threshold 90 --blur-kernel 15
步驟 4：清除虛擬環境
刪除 venv/ 資料夾。
Windows：src\99_venv_clear.bat
Linux：bash src/99_venv_clear.sh
[Python 程式進入點]
- src/find_contours.py：[--source IMG] [--blur-kernel 31] [--threshold 110] [--max-value 255] [--output-dir DIR] [--show]。預設值為 data/sample.png、高斯模糊 31×31、門檻值 110。執行後會將 gray.png、binary.png、contours.png 與 centers.png 存放於 model/contours/，並顯示每個輪廓的面積與重心座標以及輪廓總數；加上 --show 會另外開啟視窗顯示結果。面積為 0 的輪廓會被列出並在計算重心時略過。
[參考資料]
這個 SDK 內建於 MYAI Studio 人工智慧開發工具。
單獨購買價格：5,000元，永久授權，單一 SDK 授權，單機授權，一次下載，無更新服務，一年電子郵件範例諮詢服務。如果是軟體客製化問題，請購買我們的客製化顧問服務點數。