電腦視訊鏡頭設定的問題，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

學會多媒體設計的12堂黃金入門課(第二版)：免費共享軟體×影像處理設計×視訊剪輯製作×3D動畫實務

為了解決電腦視訊鏡頭設定的問題，作者鄭苑鳳,ZCT 這樣論述：

　　*理論與實作內容，快速熟悉多媒體設計領域 　　*大量圖片及示意圖，豐富閱讀視覺易理解 　　*輕鬆學會多款免費影、視、動畫軟體處理密技 　　*解說Google雲端教室使用撇步，增進師生互動 　　*透過Web3.0新媒體打造IG、FB、YouTube影音王國 　　*智能編輯網站Google Sites架站術設立網站超簡單   　　本書除了多媒體的各項知識外，也強調軟體實作，並以多樣化的範例來進行講解，提升讀者對多媒體創作的興趣，同時引導讀者將所學會的相關技巧，應用到生活化的創作之中。書中也加入了豐富圖片及示意圖，透過示意圖或表格的整理，更容易理解書中傳達的知識。   　　精彩內容 　　多媒

體設計的初體驗：介紹電子書、多媒體輸出入設備等概念。 　　文字媒體：數位資料的處理方式、跨平台電子格式文件、電子書製作。 　　影像媒體：數位影像的類型、色彩模式、影像檔案格式和壓縮方式。 　　音訊媒體：認識語音數位化、數位音訊的錄製、GoldWave音訊的編輯技巧。 　　視訊媒體：視訊原理、視訊型態、視訊壓縮、視訊檔案格式、串流媒體等知識。 　　動畫媒體：動畫原理、頁框率FPS、動畫種類、動畫製作等觀念。 　　GIMP影像處理密技：輕鬆使用免費影像處理軟體來編修影像圖片。 　　Openshot視訊剪輯：輕鬆編輯家庭影片, 從操作環境至影片匯出完整介紹。 　　Blender 3D動畫設計軟體：讓

使用者輕鬆從無開始建立與編輯。 　　Google雲端教室：數位學習的特色與類型、邀請學生加入、老師與學生互動。 　　Web3.0技術下的新媒體：社群網路、網路電視、行動裝置、IG、臉書、YouTube。 　　Google Sites架站術：從登入、編輯網站架構、預覽與發佈等詳實說明。    

電腦視訊鏡頭設定進入發燒排行的影片

室內設計人員實施協同繪圖的意願研究

為了解決電腦視訊鏡頭設定的問題，作者簡銘鋒 這樣論述：

　　本研究以室內設計團隊執行的繪圖模式進行分析，藉相關資料與設計圖面去研究團隊協同繪圖的可行性，並探討建立團隊協同繪圖前所需的準備工作。研究透過施工圖面內容與參考文獻，探索施工圖的內容，找出施工圖共通之處，分列出施工圖的層次，包括探討Auto CAD、SketchUp、Rhinoceros 3D指令的運用流程，使團隊成員可以分工繪製。透過問卷調查及統計分析，了解繪圖作業軟體的熟練情況、指令使用情況、團隊協同繪圖的看法，透過t檢定與單因子變異數進行分析，其研究結果如下：(一) 曾思考過與曾嘗試過團隊協同繪圖的設計師，在認知、需求、期待等面向的表現較高。證實這個議題的推動是可以被接受。(二)

研究發現Auto CAD熟練程度較高者，團隊協同繪圖可以先以Auto CAD為繪製施工圖的主要入門軟體，另外Rhinoceros 3D功能較為齊全，但普遍熟練程度較低，建議加強教育訓練，對團隊協同繪圖的推動會有較大的成效。(三) 不同背景對設計人員對圖層、外部參考、配置出圖指令使用程度有部分差異，顯示對於指令運用應加強推廣及教育。(四) 團隊協同繪圖配合網路、雲端技術、視訊會議進行整合，能獲得較高的成效。(五) 建立團隊協同繪圖規範與規則有助於此繪圖模式的推動及執行。　　本研究主題雖以團隊為主，但在國際化的視野下，永遠有參與或承接大型案件的機會，於案件規模尚屬小型規模時，便有團隊執行的

概念與準備是必要的。研究成果期望能對室內設計施工圖繪製時有所助益。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用

為了解決電腦視訊鏡頭設定的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　實作 AI 的門檻已逐漸降低, 也不再是專業研究人員才能觸碰的領域, 本套件排除了需要具備專業知識與能力才能實作 AI 應用的障礙, 直接應用既有的機器學習服務 Teachable Machine, 僅需要簡單幾步驟即可訓練自己的分類器模型, 再利用網路服務來橋接開發板及各項硬體, 便利且迅速完成各種應用及實驗。 　　本產品會帶領讀者使用 Teachable Machine 服務一步步來建立自己的機器學習模型, 內容囊括『聲音辨識』、『姿態辨識』以及『影像辨識』三類, 完成模型後再匯入到我們已經準備好的應用網頁, 直接實現 AI 辨識實作應用, 例如先建立不同表情分類

, 再根據分類拍攝相對應的表情樣本, 經過訓練後即可得到分類自己表情的模型, 匯入預先準備好的實驗網頁, 即完成了透過網頁和 webcam 來辨識心情的分類器, 接著學習 Python 程式語言讓開發板取得網頁辨識結果, 再根據結果控制硬體, 如 LED 條燈, 就可以將使用者的心情透過 LED 燈不同的特效來表現, 若將配戴口罩與否的照片訓練後做成分類器, 再搭配蜂鳴器發出警示音, 即可完成口罩偵測警報系統；搭配 IFTTT 物聯網服務還可以做成只有特定的人物才能讀取 LINE 訊息。 　　另外還有聲音辨識可以訓練成自己專屬的台語小老師, 隨機出題考考你, 答對了就會放音樂；聲控心情特效燈

, 只要說出你的心情, 就可以切換氣氛 LED 燈！姿態辨識鬧鐘讓你設定起床的時間到, 一定要起身對著鏡頭做出特定動作才能解除！若將自己不熟練的瑜珈動作製作成模型, 搭配網頁立刻就變成了瑜伽小老師, 隨機出題陪你不斷練習～ 　　還有不需自己訓練模型也可以實現的語音辨識 API, 只要念出音樂簡譜上的數字, 就可以讓蜂鳴器幫你唱出正確的音調, 豐富多樣的 AI 實作且不用先學會 AI。 　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品

需要視訊鏡頭 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 本書特色   　　● 實作 AI 不用先會 AI 　　● 簡單步驟就可以訓練自己的模型 　　● 模型上傳雲端使用超便利 　　● 機器學習概念超入門 　　● AI 入門必學 Python 語言 　　● AI 辨識整合硬體大應用 　　● AI 聲音辨識 　　● AI 姿態辨識 　　● AI 影像辨識   　　組裝產品料件: 　　D1 mini 相容控制板 × 1 片 　　全彩 RGB LED 燈條 × 1 條 　　Micro-USB 傳輸線 × 1 條 　　公對公杜邦線 × 1 排 　　無源蜂鳴器 × 1 個 　　麵包板 × 1 片

機器視覺機械手臂倉儲系統

為了解決電腦視訊鏡頭設定的問題，作者李宇舜 這樣論述：

本論文採用Dobot Magician四軸機械手臂搭配樹莓派(Raspberry Pi)開發平台，進行影像處理、霍夫轉換直線偵測、數字擷取、數字辨識與操控Dobot機械手臂來模擬倉儲運送系統之操作。以樹莓派內建Python Tkinter套件建立UI人性化界面，藉由攝影機所擷取的即時影像串流或是自行載入圖片檔案，來進行影像處理，透過灰階處理、影像二值化將圖片清晰化，採用霍夫轉換直線偵測目的在掃描出圖片中的直線，利用白線將其覆蓋，重製一張只有數字的圖片。結合像素掃描法來擷取圖片中的數字，並透過Mnist手寫數字資料集中的60000筆訓練資料與10000測試資料再加上自行蒐集的4580張電腦數字

資料集來訓練卷積神經網路，藉此辨識貨物的條碼以及倉儲的位置。將辨識結果透過Dobot機械手臂上的吸盤工件，來搬運指定位置上的物件，達到具有影像處理、數字辨識、模擬自動倉儲系統的機械手臂。本倉儲系統整合了樹莓派、Dobot機械手臂、視訊攝影機，再透過內建Python建立UI介面、GPIO控制、Serial通訊、OpenCV，靈活應用平台設計上的便利性，擴充功能延展性，藉著本次研究，瞭解卷積神經網路訓練模型、機械手臂API底層通訊應用。