photoshop去背景的問題，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

機器視覺技術

為了解決photoshop去背景的問題，作者陳兵旗 這樣論述：

　　本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。   　　上篇「機器視覺理論與演算法」包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、幾何變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識别、神經網路、深度學習、遺傳演算法。   　　下篇「機器視覺應用系統」包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。   　　本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行演算法，以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法，每個演算法都給出了實際處理案例

。   　　書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。   　　本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學，對於本科系及相關科系的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。

photoshop去背景進入發燒排行的影片

3D 地圖式擴增實境介面評估研究——以光復新村 AR 導覽 APP 為例

為了解決photoshop去背景的問題，作者陈楚丁 這樣論述：

擴增實境(Augmented reality，AR)在文化觀光導覽領域中不斷地發展，其定位方式從傳統的標記式(Marker AR)逐步發展成3D地圖式。3D地圖式AR是一種較好的定位方式，但其在互動設計方面的探討較少。因此本研究以開發中的一個3D地圖式AR導覽為例，透過形成式設計探討3D地图式AR导览之互動介面設計，以了解其互動導覽上的問題，並從這過程中提出3D地圖式AR導覽之設計建議以做為其它3D地圖式AR導覽設計的參考。基於上述目標，本研究分為三次使用者測試，以不同的方式發現受測者在使用APP當中的痛點並總結歸納，隨後根據形成式設計對APP提出設建議。f透過觀察法尋找痛點；第二次測試透過

問卷的方式尋找痛點；第三次測試透過繪製顧客旅程圖、針對訪談稿進行整理、KJ法分析、詞頻分析的方式尋找痛點，最後對光復新村AR導覽APP的開發者進行訪談，整理出設計中的優劣點並提出設計建議。透過對光復新村AR導覽APP使用者研究，初步結論為：提出了3D地圖式AR導覽的設計流程，透過2D地圖、AR導覽動線及Beacon的組合可得到較好的AR導覽體驗。且3D地圖式AR亦可應用於文化園區、老街、博物館、商場、醫院等場域的導覽。

職業繪師的人物插畫即戰力

為了解決photoshop去背景的問題，作者Sideranch 這樣論述：

訪問100位插畫家匯集而成的200個想法與技巧 公開提升畫功的Know-How   　　本書訪問了100位以上的插畫家， 　　以他們的回答為基礎， 　　將實用的思考方式和技巧濃縮在每個頁面中。 　　從容易運用的基礎知識和技術， 　　到推薦的繪圖公式和方便的繪製技法， 　　內容包括繪製身體的訣竅、上色的講究之處、展現姿勢的魅力、數位技法、線條表現、構圖的傳達能力等，一應俱全。   　　【Chapter1人物的外型】 　　蒐集了許多繪製人體時必須注意的技巧，例如臉部和身體的平衡、符合角色個性的五官畫法等。   　　【Chapter2服裝／配件】 　　則是介紹了衣服皺褶的畫法、必須事先了解的衣服

細節，以及繪製配件時的重點等技巧。   　　【Chapter3數位線稿／塗色／收尾】 　　彙整許多關於使用繪圖工具來作畫的技巧。有關工具功能的使用說明部分，收錄了CLIP STUDIO PAINT與Photoshop的操作方式。   　　【Chapter4姿勢／構圖】 　　介紹繪製姿勢時的訣竅、如何掌握具有良好平衡的構圖，以及在構圖上展現出各種效果的技巧等。   　　書中介紹的200個技巧， 　　是由多種不同畫風的插畫家所提供， 　　內容多元、知識量豐富， 　　你一定能在其中找到適合自己的技巧！   本書特色   　　◎訪問100位囊括各種類型的插畫家，匯集200個從基本功到變化應用的實用技巧

！ 　　◎每頁一個關鍵技巧，不長篇大論，掌握訣竅後就能現學現用！ 　　◎搭配有／無運用技巧的插圖對比，一眼就能看出差異！

以科技提升健康識能–運用Scratch AI之經驗

為了解決photoshop去背景的問題，作者何佩諭 這樣論述：

根據衛生福利部疾病管制署資料，在2019年12月首次發現嚴重特殊肺炎(新冠肺炎, COVID-19)確診病例後，疫情即擴散至全球多國，截至2021年12月25日，全球已累積2.79億例確診個案，其中逾539.5萬人死亡，也成為人類歷史上大規模傳染病之一。相關研究指出，人類的健康及生命與個人的健康識能(Health Literacy)程度有相當密切之關聯性。多位學者也指出此次疫情之一發不可收拾與各國民眾健康生活習慣、健康生活環境與健康識能程度息息相關。因此人們的健康識能也漸漸被重視。目前，國內外有許多提升健康識能的各類型資料與課程，但大部分的課程枯燥乏味，導致民眾學習意願降低。隨著資通科技(I

nformation Communication Technology, ICT)與網路的迅速發展，過去十年全球使用智慧型設備(Smart Device)的普及率急劇增加，而手機的使用者不再只是年輕人，年長者的使用率也逐漸攀升，因而使行動醫療(mHealth)也漸成為科技發展後的健康促進趨向。國內外有相當多研究指出，將科技融入知識的學習方式可以讓學習不再枯燥乏味，可以有效提升自我學習動機與學習成效。本研究依據增強理論(Reinforcement Theory)來建構一套學習系統，利用Scratch 3.0 遊戲開發引擎設計將健康素養融入於遊戲情境，希望運用科技融入知識模式，有效提升學習動機並達

到知識內化、強化健康識能、促進個人健康、增強防疫觀念的成果。