Mac 視訊 特效的問題，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

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決Mac 視訊 特效的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　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及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

Mac 視訊 特效進入發燒排行的影片

剪輯軟體優使性之研究-以多機位剪輯為例

為了解決Mac 視訊 特效的問題，作者林威志 這樣論述：

近年來，隨著影像晶片的蓬勃發展，攝影機功能不斷推陳出新。現今，剪輯方式從線性到非線性，更從單機進到多機剪輯，而拍攝設備也已全面從類比變成數位。為了完整記錄當下的實況，單機拍攝已無法滿足現今的需求，因多機拍攝除了能確保重要時刻鏡頭不會錯過，多機位剪輯創造出單機位所無法實現的視覺表現，多角度的視覺讓觀看者的視覺疲憊感必定會減少。目前，非線性剪輯功能日益強大，多軌道與多機位編輯技術更是日臻成熟。 決定從數位影片剪輯軟體作為研究內容，除了預估多機位拍攝已是未來趨勢之外，也假設多機剪輯軟體在設計上符合優使性的規準。目前業界較常使用的剪輯軟體有微軟公司為主的Canopus Edius、Premiere

、威力導演…等；而Mac作業系統的剪輯軟體則有：Final Cut Pro、DaVinci Resolve…等。研究生目前對微軟作業系統較有涉略，因此，本研究將以微軟作業系統為主的Canopus Edius為研究的工具。 另外，本研究採用比較研究法與專家訪談法做為主要的研究方法。透過實際拍攝一場活動記錄，比較多機(三機)拍攝的差異，再利用目前業界常用的剪輯軟體-Canopus Edius與Premiere進行後製剪輯，盼提供未來想參與多機位剪輯的人，能對其使用介面有所了解。藉由雙機拍攝與剪輯流程的呈現，提供於多機拍攝前與後製剪輯時會遇到的問題，如：攝影機架設處、拍攝的影片畫框大小、多軌影片無

法對位、聲音與畫面無法一致…等)，並針對剪輯軟體各項功能介面的優使性做評估。多機位拍攝可透過鏡頭語言分析，從不同角度、不同場景詳實記錄現場，再利用非線性剪輯系統的多軌道多機位編輯技術，將不同角度所拍攝的素材整後，具有視角靈活、畫面豐富之優點。 在與幾位專家進行半結構訪談後，綜合他們的意見，提出：電腦配備、輸出效能、特效、多機位剪輯、字幕、使用介面、功能性等七大方向結合優使性做出比較，針對多機位拍攝與剪輯軟體間的對照與評估，提供給拍攝者參考單機與多機位剪輯軟體的差異，進而證實，多機拍攝搭配多機位剪輯雖然考驗著剪輯師的功力，但的確能夠增加影片數位內容之豐富性。而一套提供多機位剪輯的軟體，若能符合

優使性的規準，必定能受到使用者的青睞。

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Mac 視訊 特效的問題，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