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阿榮福利味Best!極簡好用免費軟體大補帖(附光碟)

為了解決PhotoScape的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：

　　網路上這麼多軟體，到底哪個才好用呢？ 　　商業套裝軟體好用，但是超級貴，又不想用盜版，該怎麼辦呢？ 　　好用的軟體大多都是英文，到哪找中文版呢？ 　　 　　如果你有以上的問題，快來服一味「阿榮福利味」吧！站長阿榮是闖蕩軟體界數十年的超強老手，軟體好不好用他最清楚！ 　　「阿榮福利味」所介紹的軟體都是站長阿榮先測試過安全無虞再打包給網友下載，一直以來好評口碑不斷，如果你想找到某個想使用的軟體，看本書就對了！ 　　

PhotoScape進入發燒排行的影片

利用深度學習進行校園門口人車分類與計數研究

為了解決PhotoScape的問題，作者陳禹安 這樣論述：

近年來政府積極推動智慧校園，其中建立智慧型安全的校園，對校園師生安全的保護是很重要的，尤其是校園門口，師生每天進出，若稍不注意，會發生意外。然目前這方面的研究較少，加上深度學習之 YOLOv4 是目前在速度與辨識精確度取得最好平衡的物件偵測框架，所以，本研究利用深度學習之 YOLOv4，進行校園門口人車分類之研究。為了完成此研究，我們收集北部某大學門口人車資料，將人標記為男人、女人、警衛、清潔人員四類，將車標記為白色車、黑色車、紅色車、銀色車、藍色車、機車六類，共計 10 類人車。經訓練後比較不同代數的訓練權重，得到最佳的代數權重，將此權重應用於開放性(未經過標記)影像測試分類，論文中分兩次

實驗，第一次實驗結果由於各類樣本數差異太大，造成平均精確率不夠高，第二次實驗增加各類樣本數，讓各類樣本數差異縮小，並因為資料量變多而調整訓練代數為 15 萬代，最後將兩次實驗結果在未經訓練的圖片上做比較，結果在平均精確度下，第二次實驗有不錯的結果。另外將第二次實驗訓練出來的權重拿來搭配 DeepSort 目標追蹤演算法取得 Trackid，並在校園門口畫上計數線，統計校園門口人車分類的進出計數，未來將收集更多人車分類資料樣本並繼續進行實驗，來完成校園門口人車分類最佳結果，往智慧校園邁進。

阿榮福利味：好用到爆的免費軟體大補帖(附光碟)

為了解決PhotoScape的問題，作者阿榮福利味 這樣論述：

　　電腦優化該用哪些工具？掃毒用哪套軟體比較好？播影片用哪套播放器順暢畫質又好？ 　　以上這些都可能是你會遇到的各軟體疑難雜症，但是PC軟體的數量多如牛毛，該如何找到適合需求的呢？ 　　透過台灣軟體部落格老字號「阿榮福利味」的專業嚴選，你不需要親自在茫茫網海上找一堆不知道好不好用的軟體。書中精選種類眾多、各式各樣的常用工具軟體，就像瑞士刀一樣，能針對不同的問題提出相對應的解決方案，是你在應付各種電腦問題時的百寶箱。

無人飛行載具搭載之紅外線影像推估表層土壤含水量之可行性分析

為了解決PhotoScape的問題，作者王敬雄 這樣論述：

本研究利用搭載6 種色彩空間(可見光、紅光、綠光、藍光、紅邊以及近紅外 光)之多光譜相機之無人空拍機所拍攝之數位影像與量測現地土壤含水量，且於6 種色彩空間利用校正色卡進行校正，並參考3 種不同方法建立出土壤含水量空間 分布推估模型。並比較出各時間點中，最適合進行現地土壤含水量空間分布推估之 色彩空間與推估模型。 土壤樣本的採集，使用採樣環採集土壤表面5 公分之表層土壤。並於實驗室 中，將土壤樣本以重量法(熱重法)，量測表層土壤之土壤含水量，接著利用質量守 恆式與土壤孔隙率對土壤含水量進行檢核，確保了本次研究之量測土壤含水量的 合理性。而無人機所拍攝之照片則利用影像處理軟體：photosho

p 進行幾何校正， 以及利用校正色卡之影像值建立色彩校正矩陣進行色彩校正，接著利用photoscape 進行剪裁，裁切出試驗場址範圍，並以matlab 2015a 軟體進行計算，分析出6 種 色彩空間之數位影像值。我們將獲得之土壤含水量以及數位影像值分成迴歸組以 及驗證組。並將迴歸組之數位影像值與土壤含水量建立出3 種不同的土壤含水量 空間分布推估模型(PLS 模型、DN 模型以及GBHS 模型)。在模型建立後，將驗證 組之數位影像值輸入推估模型中以得到推估土壤含水量，接著將推估土壤含水量 與測量土壤含水量進行相關性分析，獲得驗證結果，分析各色彩空間之最佳模型。 結果顯示，在現地場址之土壤含水

量分布較廣時進行土壤含水量之推估有著 較好的結果，因為含水量分布較廣時，數位影像值隨著土壤含水量變化的趨勢也會比較 明顯。而利用可見光色彩空間之數位影像值與GBHS 土壤含水量空間分布推估模 型進行土壤含水量之推估為最佳，其驗證結果之COR 可達0.9，由此可得知，利 用航拍影像中之數位影像值進行現地之土壤含水量空間分布的推估是相當可行的， 為一非破壞性之方法，且能節省許多人力物力的浪費。本研究證明數位影像在測量現地土壤含水量的可行性，可以為本研究領域提 供有價值的結果。此外，本研究將進一步進行更多不同類型的土壤之實驗，確立本 方法之廣泛性。