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《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇：MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot
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《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇：MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot

分類導覽 > 電腦科技 > 程式設計
  • 出版日期： 2026/04/19
  • 語言：繁體中文
  • 檔案大小：68.3MB
  • 商品格式：固定版面 EPUB
  • ISBN: 9786267889138
  • 頁數： 374
紙本書定價：NT$ 790
電子書定價：NT$ 790
電子書售價：NT$ 632
本書為固定版面 EPUB，建議您使用 mooInk Pro 系列、平板及電腦閱讀。

聚焦AI影像應用實戰

★物件偵測
★影像分割
★YOLO 系列模型
★COCO 資料集
★交通車流辨識
★YouTube 影像分析
★肢體辨識
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    • 詳細資訊

    聚焦AI影像應用實戰

    ★物件偵測
    ★影像分割
    ★YOLO 系列模型
    ★COCO 資料集
    ★交通車流辨識
    ★YouTube 影像分析
    ★肢體辨識
    ★閉眼偵測
    ★火災與濃煙辨識
    ★暴力行為與危險刀具檢測

    除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合
    ★Linebot Messaging API
    ★Resend API
    ★USB CAM
    ★CSV 紀錄
    ★排程模組
    ★GUI 打包設計

    讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。

    全書兼顧理論基礎與實務應用，不僅適合作為課堂教學與專題製作參考，也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。

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    影音資訊

    目錄列表

  • 目錄
    1. COVER
      1. 1 常見的IDE安裝與環境設定
        1. 1-1 基本IDE安裝-VS Code介紹
        2. 1.2 基本IDE介紹-Anaconda-Jupyter Notebook
        3. 1.3 Google Colaboratory安裝
        4. 1.4 API與Python環境衝突與物件辨識的系統設計
      2. 2 Pandas的基礎操作與生成式AI工作協作
        1. 2.1 Pandas多欄位取值、多列取值
        2. 2.2 Pandas提取字串和多條件取值在影像紀錄應用
        3. 2.3 資料框轉字串在系統上的應用
        4. 2.4 Cladue AI程式協作和NotebookLM心智圖用於程式架構分析
      3. 3 Gemini 3.0用於影像互動遊戲設計
        1. 3.1 使用提示語設計小遊戲－使用MediaPipe設計肢體辨識
        2. 3.2 使用提示語設計小遊戲－長者照護系統結合CSV輸出
        3. 3.3 Gemini遊戲範例－寶可夢設計、3D撞球、急速跑酷
      4. 4 AI 影像觀念介紹
        1. 4.1 物件偵測與影像分割介紹
        2. 4.2 卷積神經網路介紹
        3. 4.3 Teachable Machine快速辨識實作結合前端應用
        4. 4.3 YOLO模型版本與觀念介紹
        5. 4.4 COCO資料集介紹
      5. 5 交通部即時車流影像辨識應用
        1. 5.1 OpenCV-SSD框架介紹
        2. 5.2 YOLOv4應用車流影像辨識
        3. 5.3 Ultralytics YOLOv8模型應用車流影像辨識
        4. 5.4 車流影像辨識紀錄與基礎分析
      6. 6 YouTube影像辨識實作
        1. 6.1 YouTube API的介紹-yt-dlp和pytube為例
        2. 6.2 行人影像辨識－以東京散步影像為例
        3. 6.3 直播影像辨識－以三峽老街影像為例
        4. 6.4 球賽影像辨識為例
        5. 6.5 產線物流影像辨識實作為例
      7. 7 YOLO模型結合Linebot Messaging API用於肢體辨識
        1. 7.1 YOLOv4和YOLOv5和YOLOv8和YOLOv8-pose物件偵測模組比較
        2. 7.2 YOLOv8-pose模型辨識應用－使用flask呈現
        3. 7.3 YOLOv8-pose模型辨識應用－使用csv紀錄
        4. 7.4 Linebot Messaging API申請應用介紹
        5. 7.5 YOLOv8-pose模型辨識結合Linebot Messaging API通知應用
        6. 7.6 YOLOv8-pose模型用於球賽分析
        7. 7.7 YOLOv8-pose模型用於大阪和維也納街景直播
      8. 8 閉眼偵測應用實作
        1. 8.1 OpenCV結合眼睛追蹤與閉眼提示實作
        2. 8.2 OpenCV結合眼睛追蹤與閉眼提示寫進csv
        3. 8.3 winsound系統聲介紹設計
        4. 8.4 閉眼時發出系統聲設計實作
        5. 8.5 臉部與左右眼的標示追蹤應用
        6. 8.6 閉眼播放小星星
        7. 8.7 閉眼發出蜂鳴聲設計
      9. 9 Resend API寄信模組應用
        1. 9.1 Resend API申請與介紹
        2. 9.2 YOLOv8-Pose模型辨識結合Resend寄信通知應用
      10. 10 火災與濃霧辨識實作
        1. 10.1 火災與濃煙辨識模型結合YOLOv8實作
        2. 10.2 火災與濃煙辨識模型結合Resend寄信模組通知實作
        3. 10.3 結合USB CAM打造實際監測火警和濃煙系統
        4. 10.4 使用Tkinter框架打包火災與濃煙辨識系統
      11. 11 MediaPipe ＋CVZone介紹應用
        1. 11.1 Google MediaPipe Studio介紹
        2. 11.2 Python kernel環境版本和cvzone版本安裝設定
        3. 11.3 舊版MediaPipe用於手部、臉部、肢體辨識
        4. 11.4 新版MediaPipe用於手部、臉部、肢體辨識
        5. 11.5 暴力行為檢測系統
        6. 11.6 危險刀具檢測系統
      12. 12 OpenCV結合排程和Groq的辨識
        1. 12.1 APScheduler API的定時定量設計介紹與應用
        2. 12.2 結合USB CAM定時拍照或錄影系統設計
        3. 12.3 Groq API申請與辨識模組介紹
        4. 12.4 結合USB CAM定時拍照或錄影系統結合Groq影像辨識
        5. 12.5 USB CAM結合Groq影像辨識和語音輸出
      13. 13 文件OCR辨識應用
        1. 13.1 單一發票與收據OCR實作
        2. 13.2 多張發票與收據OCR實作
        3. 13.3 多張發票與收據OCR結合多個工作表紀錄實作
        4. 13.4 多張發票與收據OCR辨識結果結合Google driver備份
        5. 13.5 OCR部署到Hugging Face之辨識APP應用
      14. 14 郵局存簿辨識應用
        1. 14.1 本機端的OCR辨識
        2. 14.2 使用中華郵政存簿進行辨識
        3. 14.3 Pandas勾稽比對系統設計
        4. 14.4 存簿帳號辨識結果與客戶輸入結果比較
      15. 15 補充與回顧
        1. 15.1 USB CAM危險區域結合手部觸控警示字樣設計
        2. 15.2 USB CAM危險區域結合手部觸控警示聲音發送
        3. 15.3 USB CAM危險區域改成正方形設計
        4. 15.4 新增摩托車於車流辨識
        5. 15.5 調參用於物流辨識應用
        6. 15.6 互動式數字儀表板
        7. 15.7 手指截圖

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