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機器視覺技術

為了解決photoshop去背邊緣的問題，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。

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藉由遊戲圖像生成MIDI旋律之音樂生成應用之研究

為了解決photoshop去背邊緣的問題，作者盧玉軒 這樣論述：

本研究之創意在於能夠讓獨立遊戲開發者，或是任何一般的使用者，在沒有任何樂理知識的背景下，能藉由遊戲的場景圖片，快捷地利用本研究開發之圖像旋律生成應用程式(以下也稱為圖像旋律產生器)，獲得一段獨一無二的MIDI旋律。本研究首先透過文獻探討，整理歸納構成圖像旋律產生器的基本要素。接著進行圖像旋律產生器的程式開發規劃，最後進行圖像旋律產生器的開發，並邀請使用者進行圖像旋律產生器的操作，透過問卷調查法的方式來驗證圖像旋律產生器的成果表現。 本研究結合了共感覺的相關研究、影像處理與圖像識別技術，以及部分的樂理，提出了一個旋律生成方式，並搭配Python語言、OpenCV、music21以

及Tkinter套件，成功開發出這款圖像旋律產生器。本研究邀請30人參與操作此程式的問卷調查實驗，結果在易用性得到了良好的回饋，在效率以及音樂產出上也獲得了正面的肯定。不過輸出的旋律雖然能夠引發情緒反應，但是與受試者輸入圖像後所預期的符合性稍有落差，除了在旋律要素的考慮上尚有精進空間，在整理歸納並應用色彩與音樂之間相互關係的過程中，不同色彩(色相、明度、彩度)所對應到音樂調式的相對應關係也尚有加強之處。實驗結果建議後續研究可運用更多樂理與演算法作曲等相關技術使輸出旋律更加多樣化。

職業繪師的人物插畫即戰力

為了解決photoshop去背邊緣的問題，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！

利用影像辨識做花朵定向偵測

為了解決photoshop去背邊緣的問題，作者王振賢 這樣論述：

在本論文中，我們提出一個創新的影像辨識循跡系統。該系統透過影像辯識在二維環境下可判斷物件與辨識器之相對位置與角度，且自動推算軌跡路徑並趨動辨識器移動到與物件適合的角度與位置。本論文之物件是以花朵為例，由辨識器直接從真實景色拍攝的花朵影像進行辨識，並藉由辨識結果推算辨識器與花朵之相對位置與角度，接著再透過軌跡路徑推算演算法推算辨識器移動軌跡，直至辨識器移動到花蕾正前方，即是辨識器與花蕊角度值為零度為止。然而在花朵辨識中，花瓣、花蕊、花萼的顏色是辨識上相當重要的特徵。在本論文中，總共使用了花瓣總像素、花的上緣、花的下緣、花的左緣、花的右緣、花蕊總像素、花萼總像素、花的左瓣像素、花的右瓣像素等九種

數據，提出一套花朵角度推算演算法。本論文亦針對該系統在二維象限各種角度中擺放花朵拍攝圖像做實驗，實驗結果顯示可以依據這些演算法可趨動辨識器到與花朵正確角度位置。