電腦外接鏡頭設定的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

Oh!原來閃燈是這樣打的[第二版]：小閃燈也能拍出Pro級專業感

為了解決電腦外接鏡頭設定的問題，作者達斯汀．迪亞茲 這樣論述：

 100張圖解範例，魔鬼就藏在細節裡。 破解閃燈鏡位，用最直白的打光圖示， 讓你左右對照，抓對方向，一學就會！ Flickr年度最佳攝影師——Mashable Web Awards 簡單幽默一看就懂！ 讓你用最快的方式學會打閃燈 其實閃燈沒有你像中的難！ 《Oh！原來閃燈是這樣打的》原本只是攝影師達斯汀．迪亞茲在flickr上的一項攝影計劃，但他無私地將自己所學所知的一切開誠佈公地分享，在網路上吸引了數以萬計的追隨者。他利用書本排版的特性，讓左邊是成品照片，右邊則是圖解範例，透過這裡面的五十張攝影作品與佈光設定的資訊，你將可學到閃燈攝影的基礎與進階知識，包括最基本的單燈

攝影，到使用五支閃燈搭配各種色片、燈夾、反光傘、柔光罩和蜂巢所變化出來的照片，一應俱全。 此外，他還告訴你如何從最基本開始，一步步找到屬於自己的閃燈組合，並清楚說明「反平方定律」這個非常重要，卻經常被誤解的攝影原理。拿起這本書，你要做的是左右對照，抓對方向直接套用，搭上自己的創意加以變化，照片自會說明一切。

電腦外接鏡頭設定進入發燒排行的影片

燙印金箔之自動化切面分析檢測

為了解決電腦外接鏡頭設定的問題，作者張瑋宸 這樣論述：

燙印金箔這一詞聽起來似乎有點陌生，但其實這項技術充斥於我們的生活當中，許多包裝產品皆須應用此技術，例如:酒瓶標籤、食品包裝、菸盒包裝、卡片海報印刷品、書皮封面等，因使用範圍多樣化，應用的地方不同，其金箔的要求也會有所不同，為確保每個產品所使用的金箔是合適的，製造商須準備不同等級的金箔材料。目前業界出廠檢驗，仍依靠人工目測的方式對其樣品版型進行評測，容易出現同一樣品而有不同的等級判定的情況。現今產業裡，自動化光學檢測(Automated Optical Inspection, AOI)的應用越來越普及化，許多科技業、傳統產業紛紛導入AOI系統作為主要的產品檢測系統，因此本研究將燙印金箔作為研究

之對象，設計一套以機器視覺為基礎的燙金箔自動化切面分析檢測系統，使用工業級高倍率相機與鏡頭搭配電腦視覺技術作為開發工具，挑選出合適之取像環境與撰寫一套演算法完成本系統。最終結果，以板金機身設計，結合工業相機等取像環境，搭配較為輕便之工業電腦固定於其機身，完成一便於移動攜帶之燙金箔自動化切面分析系統，搭配設計一套使用者介面(User Interface, UI)，方便使用者能簡易的操作使用，且可以調整各項參數使系統可更吻合使用者需求，並可明確數據化分析結果，使其金箔等級資訊更明瞭，以利協助改善產線製程，提升自動化產線效能。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 超入門!AI 聲音姿態影像辨識大應用

為了解決電腦外接鏡頭設定的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　實作 AI 的門檻已逐漸降低, 也不再是專業研究人員才能觸碰的領域, 本套件排除了需要具備專業知識與能力才能實作 AI 應用的障礙, 直接應用既有的機器學習服務 Teachable Machine, 僅需要簡單幾步驟即可訓練自己的分類器模型, 再利用網路服務來橋接開發板及各項硬體, 便利且迅速完成各種應用及實驗。 　　本產品會帶領讀者使用 Teachable Machine 服務一步步來建立自己的機器學習模型, 內容囊括『聲音辨識』、『姿態辨識』以及『影像辨識』三類, 完成模型後再匯入到我們已經準備好的應用網頁, 直接實現 AI 辨識實作應用, 例如先建立不同表情分類

, 再根據分類拍攝相對應的表情樣本, 經過訓練後即可得到分類自己表情的模型, 匯入預先準備好的實驗網頁, 即完成了透過網頁和 webcam 來辨識心情的分類器, 接著學習 Python 程式語言讓開發板取得網頁辨識結果, 再根據結果控制硬體, 如 LED 條燈, 就可以將使用者的心情透過 LED 燈不同的特效來表現, 若將配戴口罩與否的照片訓練後做成分類器, 再搭配蜂鳴器發出警示音, 即可完成口罩偵測警報系統；搭配 IFTTT 物聯網服務還可以做成只有特定的人物才能讀取 LINE 訊息。 　　另外還有聲音辨識可以訓練成自己專屬的台語小老師, 隨機出題考考你, 答對了就會放音樂；聲控心情特效燈

, 只要說出你的心情, 就可以切換氣氛 LED 燈！姿態辨識鬧鐘讓你設定起床的時間到, 一定要起身對著鏡頭做出特定動作才能解除！若將自己不熟練的瑜珈動作製作成模型, 搭配網頁立刻就變成了瑜伽小老師, 隨機出題陪你不斷練習～ 　　還有不需自己訓練模型也可以實現的語音辨識 API, 只要念出音樂簡譜上的數字, 就可以讓蜂鳴器幫你唱出正確的音調, 豐富多樣的 AI 實作且不用先學會 AI。 　　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 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 本書特色   　　● 實作 AI 不用先會 AI 　　● 簡單步驟就可以訓練自己的模型 　　● 模型上傳雲端使用超便利 　　● 機器學習概念超入門 　　● AI 入門必學 Python 語言 　　● AI 辨識整合硬體大應用 　　● AI 聲音辨識 　　● AI 姿態辨識 　　● AI 影像辨識   　　組裝產品料件: 　　D1 mini 相容控制板 × 1 片 　　全彩 RGB LED 燈條 × 1 條 　　Micro-USB 傳輸線 × 1 條 　　公對公杜邦線 × 1 排 　　無源蜂鳴器 × 1 個 　　麵包板 × 1 片

基於AI技術之視障人士的行進避障及超商辨識與引導

為了解決電腦外接鏡頭設定的問題，作者謝易軒 這樣論述：

本論文旨在設計一穿戴式導盲裝置，建立一系列的演算法，引導視障人士於戶外行動，以確保其安全的行走在人行道與斑馬線上，並且確保視障者能夠安全的通過馬路，除此之外，當抵達之目的地設定為四大超商時，能夠辨識超商招牌並引導視障者走近超商的門口前。硬體的部分使用Nvidia推出的Jetson AGX Xavier嵌入式系統板，搭配Stereolabs ZED 2雙目攝影機組合而成，將ZED 2安裝在使用者配戴的鴨舌帽沿上，並將嵌入式系統板與其它硬體配件固定於木板上，讓使用者背在後面，採用一顆5200mAh的鋰電池為電力供給，能夠提供約連續2.5小時的使用。軟體的部分使用經過預訓練的Fast-SCNN語義

分割模型，結合視障者正前方影像的語義分割結果，以及ZED2輸出的深度圖，設計一可行走區域檢測演算法，將畫面切分成七個方向，計算不同方向的可行走程度，選擇出一個可行走方向，並輸出語音提示，引導使用者行走較為空曠安全的方向的人行道或斑馬線上，同時實現避障的功能。在使用者通過馬路前，使用Invignal平台提供之API來讀取紅綠燈狀態，以語音提示的方式讓使用者可以知道紅綠燈的燈號狀態以及剩餘秒數，引導使用者安全行走斑馬線通過馬路。當目的地設定為四大超商時，利用經過預訓練之YOLOv5模型，結合超商招牌的辨識結果與ZED2的地磁資訊，將招牌從影像畫面中的位置轉換到實體空間中的地磁方位，計算使用者與目標

的朝向角與距離，以不同頻率的音效提示使用者靠近超商。研究結果顯示，根據本論文所提出的避障引導機制，能夠正確且安全的在人行道與斑馬線上行走，且確保在排除語音提示的延遲下，本演算法每秒可以處理至少6幀以上的畫面。在實際與視障者實驗後，證實本研究所提出的方法能夠正確的指引視障者行走在人行道及斑馬線上，且正確且成功地避開障礙物，紅綠燈號狀態提示有效增加視障者通過路口時的安全性，最後能安全地抵達所設定之目的地。