筆電攝影機設定的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

物聯網實戰(ESP32篇)：使用樹莓派/NodeMCU-32S/Python/MicroPython/Node-RED打造安全監控系統

為了解決筆電攝影機設定的問題，作者林聖泉 這樣論述：

　　本書充分運用 樹莓派 與 NodeMCU-32S 的Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊功能，以Python、MicroPython程式配合Node-RED建構物聯網，可藉著智慧型手機或筆電無論處在是否有Wi-Fi提供的場所都能來監控它。   　　本書分成三大部分 　　◆樹莓派：從開箱設定到GPIO應用 　　◆ESP32： 從GPIO腳位讀取溫濕度感測器、12位元類比訊號輸入得知光敏電阻值、到內建觸摸感測器運用 　　◆樹莓派與ESP32：運用Node-RED融合兩者，輕易開發物聯網   　　閱讀本書後，你將學到　　 　　◆樹莓派GPIO應用 　　◆NodeMCU-32S GPIO應

用 　　◆Python與MicroPython程式設計 　　◆Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)無線通訊模組應用Node-RED程式設計   　　本書適用於　　 　　◆大專院校「機電整合」、「專題製作」、「網際網路程式設計」等課程 　　◆高中、高職「微電腦應用實習」相關課程 　　◆各級學校開辦「物聯網」探索課程 　　◆創客玩家DIY物聯網   本書特色   　　◆結合樹莓派與NodeMCU-32S建立實用物聯網 　　◆運用Python與MicroPython撰寫感測與控制程式 　　◆利用Node-RED以網頁撰寫程式整合硬體、使用者介面 　　◆以Wi-Fi、藍牙低功耗(BLE)通訊傳遞訊息

筆電攝影機設定進入發燒排行的影片

基於3D深度資訊的2D即時手勢辨識與骨架模型追蹤技術

為了解決筆電攝影機設定的問題，作者姜迪 這樣論述：

近期搭載著虛擬實境與擴增實境的風潮，將穿戴式裝置推入高峰，因此本論文提出基於3D深度資訊的2D低複雜度手勢辨識與骨架追蹤系統。本系統可適用於正手與反手兩種拍攝角度，對於距離也可因應情境設定一定範圍之容忍度，同時透過具有紅外線功能的深度相機，無使用色彩資訊，因此白天與夜間皆可適用。本系統之演算法以3D資訊轉2D影像為基礎，故也適用於正手與反手兩種辨識模式。本論文提出之即時手勢辨識系統，其應用情境有兩種，第一種是使用頭戴式裝置，攝影機可由眼部朝向手部的方向拍攝，再將偵測到的手掌區域進行手勢辨識；第二種是使用類筆電相關裝置，可將攝影機架設在電腦螢幕位置朝向使用者方向拍攝，同樣可將偵測到的手掌區域進

行辨識。本系統首先利用深度相機取得深度資訊之影像，再依不同情境需求，設定該邊界範圍，即可得到特定距離範圍內的手掌，克服複雜背景去除上的困難；接著將偵測到的手掌區域深度影像，轉為平面影像，開始搜尋輪廓與輪廓上的特徵。再利用幾何關係得到輪廓的各種特徵後，即可對常用手勢進行辨識；若辨識之手掌為一般靜態手勢或固定的動態手勢，凸點特徵可達到此目的；但若為特殊靜態手勢或非固定之動態手勢，則需更多特徵輔助判斷，也因此需要建立精簡的骨架模型，方可追蹤指節等細部動作。本論文的實驗結果分為三種情況，分別為靜態手勢:一般狀況辨識、靜態手勢:特殊狀況辨識、與動態手勢辨識。本論文使用四核心的個人電腦(Intel® Co

re™ i7-4720, 2.6GHz, 8GB RAM)進行軟體實作，平均運算處理速度可達每秒15張以上畫面，動態手勢辨識之正確率可達96%以上。

生活資安五四三!：從生活周遭看風險與資訊安全(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決筆電攝影機設定的問題，作者羅正漢 這樣論述：

［學校沒教過的資安課？］   　　這個時代大家都在談行車用路安全、公共衛生安全、食品安全，那麼資訊安全呢？ 　　●風險觀念人人都有，認識資安風險讓你生活少掉許多麻煩 　　●這是一本大多數人都可閱讀的資安書籍 　　●資安沒你想像中的難懂   　　本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽，Security組優選系列文章──《生活資安五四三！從生活周遭看風險與資訊安全》──是第一本從生活面向來談資安的書籍，目的就是希望讓一般人都能了解資安的那些事。   　　可別以為資安是資訊人員才需要懂，認識資安，就跟認識行車用路安全一樣，人人都有去瞭解的必要，而現實生活與虛擬網路世界的背後，都有基本的資安觀念需

要認識。面對資安，雖然每個人的程度、經驗與理解不同，但大家要知道的是「所有事都有風險，程度大小而已」，認識資安帶來的風險與背後的關鍵，是現代人需具備的必要本領。   　　■降低「門檻」：為何一般人容易對資安感到熟悉又陌生？那是因為普遍資安書籍都是給專業從業人員閱讀，但資安其實跟大家的日常生活都息息相關，大家也都常在新聞報導看到這些資訊。   　　■角度「多元」：從現實生活場景的ATM操作、實體店家信用卡支付，到手機、電腦使用與上網，以及新聞事件，從多個角度讓大家認識到各方面的資安與風險，同時還從電影、影集、小說、網紅與Podcast等途徑切入，讓大家都可以藉由自己熟悉的興趣或管道來接觸資安。

　　 　　■「一次」掌握：資安領域面向相當廣，但這些給一般人的資安資訊往往散在各處，本書從多個面向與角度切入，讓你一次就能得到不同收穫。   　　■對資安風險先要有「認識」：去ATM領錢，知道要保護提款卡與密碼，你就已經有資安意識，那麼你知道什麼是弱密碼嗎？為何不要在多個雲端帳戶使用相同的帳密？你真的有妥善的備份觀念嗎？手機的安全更新也有年限你知道嗎？   　　■認識資安風險目的是為了「自保」：當企業也都在扭轉資安思維，並且開始重視資安，但你要知道，整個環境並不會一下就改變，因此資安就成為現代個人必須掌握的技能。

可人臉偵測之智慧雲端監視系統

為了解決筆電攝影機設定的問題，作者黃景賢 這樣論述：

傳統的監視系統大部分都是人們需要坐在監控端前面盯著螢幕，監視時間一旦久了，注意力就會相對的不集中，同時會造成即使物體進入監視畫面也會不易發現的情況發生，進而造成許多的意外事故或社會案件的發生；因此本文提出一個可人臉偵測的智慧雲端監視架構的系統，希望藉由雲端的高運算能力來實現遠端監視系統人臉偵測，以降低人工監視之缺點。在人臉偵測方面，本文使用了Apache公司所發展出來的軟體Hadoop，使用此軟體是因為Hadoop屬於分散式運算平台，其能有效的將數據量大的資料透過Map/Reduce的平行化處理方式，能比傳統的運算方式更加快速的將處理結果運算出來，對於人臉影像處理的速度有很大的幫助。本論文主

要發展一套以雲端為中心的智慧型監控系統；此雲端系統可分為三大部分，第一部分是CCD(Charge-Coupled-Device)攝影機控制端，負責傳送影像資料；第二部分為影像處理端，負責處理影像中偵測人臉的部分，處理後的人臉數據保留在伺服器中，而人臉偵測結果則透過第三部分網路應用伺服器來顯示。