webcam介紹的問題，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webcam介紹的問題，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

webcam介紹進入發燒排行的影片

基於PERCLOS及臉部影像生理信號之瞌睡偵測系統

為了解決webcam介紹的問題，作者陳威廷 這樣論述：

因為疲勞駕駛所造成的意外事故屢見不鮮，怎麼降低因為駕駛精神不濟導致的事故發生，在國內外已經有很多學者研究，駕駛人的精神狀態可以透過眼睛的眨眼頻率以及透過量測生理信號的方式來評估。 本論文提出了一套結合生理信號與人臉特徵的瞌睡偵測系統，結合兩種方法的優點，提升瞌睡偵測準確度。演算法主要分為三個部分、包括生理信號偵測、人眼狀態偵測以及瞌睡條件判斷。利用有近紅外線功能的Webcam，照射臉部影像來達到非接觸式的測量，改善了使用接觸式穿戴式裝置的不便，以及在較暗的環境下也可以使用。且能在不同光源下選擇適合的RGB通道取得較好的生理信號。我們提出的瞌睡偵測系統，主要是利用經由我們演算法得到的交感

/副交感神經平衡指標(LF/HF)以及PERCLOS作為瞌睡判斷依據，且使用EEG信號做對比驗證我們的可靠度。

Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經

為了解決webcam介紹的問題，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  

以LabVIEW系統實現即時車牌偵測與辨識

為了解決webcam介紹的問題，作者白楚平 這樣論述：

本論文以LabVIEW系統搭配網路攝影機建構出自動車牌辨識系統。此系統將攝影機擷取之畫面經色彩空間分析進行灰階處理，並利用中值濾波來消除影像中的白雜訊。接著運用邊緣檢測技術找出車牌邊界資訊並擷取出車牌影像，再對影像進行二值化處理與形態學運算消除雜訊後，最後將字元分割並利用圖案相合法辨識出其文字內容，達到車牌自動辨識之效果。