歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
opencv辨識物體的問題，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
opencv辨識物體的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳會安寫的 Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作 和陳會安的 Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經都 可以從中找到所需的評價。
另外網站用Python 和OpenCV 來測量相機到目標的距離 - 程式前沿也說明：OpenCV 和Python 版本： 這個例子可以在 Python 2.7/Python 3.4 和 OpenCV 2.4.X上執行。 目錄. 1. 用相似三角形計算物體 ...
這兩本書分別來自博碩 和旗標所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余英豪所指導 徐雋航的 基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統 （2021），提出opencv辨識物體關鍵因素是什麼，來自於車輛辨識、語意之輪廓表示法、類神經網路、車距檢測。
而第二篇論文國立嘉義大學 資訊工程學系研究所 盧天麒所指導 張泰翔的 三維人體姿態估測生成碰撞體應用於混合實境虛實互動 （2021），提出因為有 角色碰撞體、三維人體姿態估測、混合實境、人機互動的重點而找出了 opencv辨識物體的解答。
最後網站python搭配opencv - 台大電機程式訓練班 - Facebook則補充：這次小編不偏心，我們來看個有c++和python介面的函式庫opencv吧~ 現在透過電腦視覺做人臉辨識或物體追蹤等等的應用越來越多了呢!...
Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作
為了解決opencv辨識物體 的問題，作者陳會安 這樣論述：
不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！ ．快速上手基礎的 Python 語言 ．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 ．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 ．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 ．進行資料分析與視覺化圖表 ．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 ．打造 AI 車牌辨識系統 ．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 ．
活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 ．提供每章習題及範例程式資源 適用讀者 ✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 ✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材 本書特色 本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫
篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。 另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。
基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統
為了解決opencv辨識物體 的問題，作者徐雋航 這樣論述：
鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影
像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC
R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況
發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。
Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經
為了解決opencv辨識物體 的問題，作者陳會安 這樣論述：
『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node
-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色 ★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 ★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 ★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 ★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 ★ 以 Ope
nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 ★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 ★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 ★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人
三維人體姿態估測生成碰撞體應用於混合實境虛實互動
為了解決opencv辨識物體 的問題，作者張泰翔 這樣論述：
近年來的實境類遊戲及應用皆須使用手把及控制器等設備進行人機互動及操作，然而此互動模式相較於自然行為操作普遍被認為是不夠直覺的，因此手部辨識及追蹤等技術被許多廠商整合至頭戴裝置中以提高可操作性，然而僅有手部動作仍然是無法滿足的，本論文針對此項問題提出了一套整合型混合實境互動系統流程，結合了姿勢估測和碰撞體生成技術應用於混合實境環境中，讓使用者得以最直觀的自然行為方式與混合實境系統進行互動與操作。本論文使用兩台外部攝影機對使用者全身進行碰撞體建置，以此作為使用者進行遊戲互動所需之控制媒介。但是礙於高精準度碰撞體於物理引擎中計算需消耗大量計算資源並造成低影格率，因此遊戲中所使用之碰撞體通常以簡易幾
何物體如長方體、膠囊體、球體、柱狀體等來實作以減少系統負擔；有鑒於上述原因，本論文目的在於取得簡易之膠囊體模型作為貼合使用者人體外型之碰撞體，於計算效能與碰撞效果間取得平衡，並保持遊戲運行中之流暢度。系統使用三維姿態估測之結果牽引部位碰撞體並與混合實境中之虛擬物體互動，提高使用者之互動體驗真實性，讓使用者得以不受手持控制器之束縛，以最直覺及自然的肢體操作來進行人機互動控制。本論文亦設計一套簡易混合實境場景作為應用，以印證本論文提出之人機互動技術具有必要性及應用價值。