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在 PyQt 中，信號與槽（Signal & Slot）機制是用來實現物件間通信的核心機制。
當信號被發射時，槽函數（Slot）根據預先連接的規則被調用。這一過程有時候會呈現出「排隊」的現象，即信號並非立即執行，而是先放入事件隊列，等待事件循環（Event Loop）逐一處理。
本文將介紹其原理
PyQt 中的 pyqtSignal 和 pyqtSlot 教學
在使用 PyQt5 開發 GUI 程式時，信號 (Signal) 和 槽 (Slot) 是重要的機制，用於元件之間的通訊。
PyQt 提供了 pyqtSignal 和 pyqtSlot 來自定義信號和槽，進一步實現更靈活的功能。
本篇文章將帶你一步步建立一個簡單的 PyQt5 GUI 應用程式，通過 yt-dlp 來下載 YT 視頻。你可以在這個應用中輸入視頻的 URL，並即時看到下載進度。
GUI介面
下載到開啟的資料夾路徑
前置條件
在開始之前，請確保你已經安裝了以下軟體和庫：
安裝 Python 確保你
使用 yt-dlp 下載 YT的教學
yt-dlp 是一款強大的命令行工具，用於下載來自 YT 及其他流媒體平台的音視頻資源。
本篇文章將參考yt-dlp github上 如何使用 yt-dlp 快速下載。
一、什麼是 yt-dlp？
yt-dlp 是 youtube-dl 的分支項目，具
要讓滑鼠光標根據不同的繪圖模式改變形狀，可以使用 PyQt 的 QCursor 類來設置不同的滑鼠光標圖標。
假設是要畫ROI在畫布上，這樣當切換到矩形、圓形、筆等不同模式時，滑鼠光標會變為對應的圖標。
以下是如何實現這種效果的步驟：
定義光標變化的方法：根據不同的模式設置相應的光標，例如十字
在 PyQt 的應用程式中，我們經常需要追蹤滑鼠位置，尤其是在建立繪圖工具或處理繪圖邊界的情況下。以下是如何檢測滑鼠在畫布內外狀態的教學，並包含滑鼠事件處理及邊界判斷的細節。
目標
監測滑鼠進入與離開畫布的狀態，當滑鼠進入畫布範圍內時啟動繪製，而當滑鼠超出範圍時記錄最後一個有效位置。
實現邊
進一步探討 PyQt5 的一些進階功能，具體包括如何使用更多的控件如 QComboBox（下拉框）、QTableWidget（表格），如何使用 QMainWindow 建立多窗口應用，及如何自訂樣式和設計。
1. 使用 QComboBox（下拉框）
QComboBox 是一個下拉框控件，用來顯示
以下是一個關於 PyQt5 基礎教學的簡單入門文，帶你一步步了解如何從零開始建立 PyQt5 應用程序。
1. 安裝 PyQt5
首先，確保你安裝了 PyQt5 庫。打開終端或命令提示符，輸入以下命令進行安裝：
pip install pyqt5
2. 建立最簡單的 PyQt5 應用程序
在 PyQt 中，信號與槽（Signal & Slot）機制是用來實現物件間通信的核心機制。
當信號被發射時，槽函數（Slot）根據預先連接的規則被調用。這一過程有時候會呈現出「排隊」的現象，即信號並非立即執行，而是先放入事件隊列，等待事件循環（Event Loop）逐一處理。
本文將介紹其原理
PyQt 中的 pyqtSignal 和 pyqtSlot 教學
在使用 PyQt5 開發 GUI 程式時，信號 (Signal) 和 槽 (Slot) 是重要的機制，用於元件之間的通訊。
PyQt 提供了 pyqtSignal 和 pyqtSlot 來自定義信號和槽，進一步實現更靈活的功能。
本篇文章將帶你一步步建立一個簡單的 PyQt5 GUI 應用程式，通過 yt-dlp 來下載 YT 視頻。你可以在這個應用中輸入視頻的 URL，並即時看到下載進度。
GUI介面
下載到開啟的資料夾路徑
前置條件
在開始之前，請確保你已經安裝了以下軟體和庫：
安裝 Python 確保你
使用 yt-dlp 下載 YT的教學
yt-dlp 是一款強大的命令行工具，用於下載來自 YT 及其他流媒體平台的音視頻資源。
本篇文章將參考yt-dlp github上 如何使用 yt-dlp 快速下載。
一、什麼是 yt-dlp？
yt-dlp 是 youtube-dl 的分支項目，具
要讓滑鼠光標根據不同的繪圖模式改變形狀，可以使用 PyQt 的 QCursor 類來設置不同的滑鼠光標圖標。
假設是要畫ROI在畫布上，這樣當切換到矩形、圓形、筆等不同模式時，滑鼠光標會變為對應的圖標。
以下是如何實現這種效果的步驟：
定義光標變化的方法：根據不同的模式設置相應的光標，例如十字
在 PyQt 的應用程式中，我們經常需要追蹤滑鼠位置，尤其是在建立繪圖工具或處理繪圖邊界的情況下。以下是如何檢測滑鼠在畫布內外狀態的教學，並包含滑鼠事件處理及邊界判斷的細節。
目標
監測滑鼠進入與離開畫布的狀態，當滑鼠進入畫布範圍內時啟動繪製，而當滑鼠超出範圍時記錄最後一個有效位置。
實現邊
進一步探討 PyQt5 的一些進階功能，具體包括如何使用更多的控件如 QComboBox（下拉框）、QTableWidget（表格），如何使用 QMainWindow 建立多窗口應用，及如何自訂樣式和設計。
1. 使用 QComboBox（下拉框）
QComboBox 是一個下拉框控件，用來顯示
以下是一個關於 PyQt5 基礎教學的簡單入門文，帶你一步步了解如何從零開始建立 PyQt5 應用程序。
1. 安裝 PyQt5
首先，確保你安裝了 PyQt5 庫。打開終端或命令提示符，輸入以下命令進行安裝：
pip install pyqt5
2. 建立最簡單的 PyQt5 應用程序
📚 學習 / 工作類（擴充＋強化）
✅ hand in — 繳交（可分）
中文解釋：提交、繳交（作業、文件等）
You must hand in your homework before Friday.
你必須在星期五之前繳交作業。
I handed it in yesterday.
✅ wake up — 醒來（不可分）
I usually wake up at 7 AM.
我通常在早上七點醒來。
She woke up late today.
她今天晚起了。
👉 補充例句：
He woke up in the middle of the
（不可分）(可分)意思代表動詞片語可不可分開
✅ break down — 故障 / 損壞（不可分）
My car broke down on the highway.
我的車在高速公路上拋錨了。
The washing machine broke down again.
✅ hang out — 閒晃 / 聚會（不可分）
Do you want to hang out this weekend?
你這週末想一起閒晃嗎？
We used to hang out at that café after class.
我們以前常在那間咖啡廳下課後聚會
🧍♂️ 人際互動類（擴充＋強化）
✅ get along with — 與...相處融洽（不可分）
I really get along with my coworkers.
Do you get along with your in-laws?
👉 補充例句： It's
✨ 什麼是動詞片語（Phrasal Verb）？
動詞片語是 動詞 + 介系詞/副詞 所組成的固定搭配，整體意思常常與字面不符，是許多英文母語者天天使用的習慣用語。
🌟 片語動詞在句子中的文法結構
✅ 1. 基本結構：主詞 + 片語動詞 + 受詞
這是最常見的句型，也是學片語動詞的基礎套
在英文中，助動詞（Auxiliary Verbs） 扮演極為重要的角色。它們能幫助我們表達語氣、時間、動作狀態或說話者的態度。常見的助動詞分為兩類：
基本助動詞（Primary Auxiliaries）：如 do / be / have
情態助動詞（Modal Verbs）：如 can / ma
在英文中，完成式用來表達某動作在某一時間點之前已經完成。把它改成問句，就能詢問「某事是否已完成」、「何時完成」等。本文涵蓋：
現在完成式問句（Present Perfect Questions）
過去完成式問句（Past Perfect Questions）
未來完成式問句（Future Pe
在英文中，進行式問句常用來問「某個時間點正在進行的動作」，不論是當下、過去、或是從過去延續到現在的行為。
這篇文章會帶你系統掌握三種常見進行式問句：
✅ 現在進行式（Present Continuous）
✅ 過去進行式（Past Continuous）
✅ 現在完成進行式（Present
在英文對話中，問句是溝通的核心。無論是聊天、面試、旅行、寫信，學會如何問「正確的問題」非常重要！
本文要帶你了解：「簡單時態的問句形式（Simple Tense Questions）」，包含：
✅ 簡單現在式（Simple Present）
✅ 簡單過去式（Simple Past）
✅ 簡單
📚 學習 / 工作類（擴充＋強化）
✅ hand in — 繳交（可分）
中文解釋：提交、繳交（作業、文件等）
You must hand in your homework before Friday.
你必須在星期五之前繳交作業。
I handed it in yesterday.
✅ wake up — 醒來（不可分）
I usually wake up at 7 AM.
我通常在早上七點醒來。
She woke up late today.
她今天晚起了。
👉 補充例句：
He woke up in the middle of the
（不可分）(可分)意思代表動詞片語可不可分開
✅ break down — 故障 / 損壞（不可分）
My car broke down on the highway.
我的車在高速公路上拋錨了。
The washing machine broke down again.
✅ hang out — 閒晃 / 聚會（不可分）
Do you want to hang out this weekend?
你這週末想一起閒晃嗎？
We used to hang out at that café after class.
我們以前常在那間咖啡廳下課後聚會
🧍♂️ 人際互動類（擴充＋強化）
✅ get along with — 與...相處融洽（不可分）
I really get along with my coworkers.
Do you get along with your in-laws?
👉 補充例句： It's
✨ 什麼是動詞片語（Phrasal Verb）？
動詞片語是 動詞 + 介系詞/副詞 所組成的固定搭配，整體意思常常與字面不符，是許多英文母語者天天使用的習慣用語。
🌟 片語動詞在句子中的文法結構
✅ 1. 基本結構：主詞 + 片語動詞 + 受詞
這是最常見的句型，也是學片語動詞的基礎套
在英文中，助動詞（Auxiliary Verbs） 扮演極為重要的角色。它們能幫助我們表達語氣、時間、動作狀態或說話者的態度。常見的助動詞分為兩類：
基本助動詞（Primary Auxiliaries）：如 do / be / have
情態助動詞（Modal Verbs）：如 can / ma
在英文中，完成式用來表達某動作在某一時間點之前已經完成。把它改成問句，就能詢問「某事是否已完成」、「何時完成」等。本文涵蓋：
現在完成式問句（Present Perfect Questions）
過去完成式問句（Past Perfect Questions）
未來完成式問句（Future Pe
在英文中，進行式問句常用來問「某個時間點正在進行的動作」，不論是當下、過去、或是從過去延續到現在的行為。
這篇文章會帶你系統掌握三種常見進行式問句：
✅ 現在進行式（Present Continuous）
✅ 過去進行式（Past Continuous）
✅ 現在完成進行式（Present
在英文對話中，問句是溝通的核心。無論是聊天、面試、旅行、寫信，學會如何問「正確的問題」非常重要！
本文要帶你了解：「簡單時態的問句形式（Simple Tense Questions）」，包含：
✅ 簡單現在式（Simple Present）
✅ 簡單過去式（Simple Past）
✅ 簡單
AGV最佳路徑分析（自動導引車最佳路徑分析）時，目的是讓 AGV（自動導引車）在工廠、倉庫或其他環境中，找到最短、最有效率且安全的路徑完成任務。
什麼是AGV？
AGV 是一種自動駕駛的小車，可以運送物品，類似於會自己走路的小機器人。比如在超市運送牛奶，或者在工廠裡搬運零件。
什麼是最佳
Dijkstra 演算法實作
Dijkstra 是用來找到從一個起點到其他所有點的最短路徑的演算法，適合靜態地圖。
實作步驟
定義地圖：使用圖（Graph）表示地圖。
初始化距離：起點距離設為 0，其餘點設為無限大。
遍歷節點：逐步找出距離最短的節點，更新相鄰節點的距離。
結束條件：所有
A* (A-Star)演算法實作
A* (A-Star)是一種啟發式搜尋演算法，除了最短距離，還會考慮目標的估計距離（啟發式函數）。
實作步驟
定義地圖和啟發式函數。
初始化開放節點（Open Set）和已訪問節點（Closed Set）。
計算代價函數 f(n) = g(n) + h(n
要使用 CUDA（Compute Unified Device Architecture）來加速計算，首先需要在你的系統上設置和安裝相關的工具。CUDA 是由 NVIDIA 開發的平行計算框架，用於加速大量數據的運算，尤其在圖像處理、機器學習、科學計算等領域很有應用。
可以參考官方的安裝方式
以
呈上篇介紹如何訓練模型，此篇就主要介紹如何利用訓練好的模型來生成圖片
[深度學習][Python]DCGAN訓練生成手寫阿拉伯數字_生成篇
生成的結果
生成的圖片大小會根據，當初設置的生成器輸出大小來決定，當你使用生成對抗網絡（GAN）生成圖像時，生成器模型的最後一層通常會決定生成圖
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的GAN模型中的生成器來生成圖片
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
[深度學習][Python]訓練CNN的GAN模型來生成圖片_訓練篇
相較之下CNN的GAN生成的效果比較好，但模型也相對比較複雜，訓練時間花的也比較
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
AGV最佳路徑分析（自動導引車最佳路徑分析）時，目的是讓 AGV（自動導引車）在工廠、倉庫或其他環境中，找到最短、最有效率且安全的路徑完成任務。
什麼是AGV？
AGV 是一種自動駕駛的小車，可以運送物品，類似於會自己走路的小機器人。比如在超市運送牛奶，或者在工廠裡搬運零件。
什麼是最佳
Dijkstra 演算法實作
Dijkstra 是用來找到從一個起點到其他所有點的最短路徑的演算法，適合靜態地圖。
實作步驟
定義地圖：使用圖（Graph）表示地圖。
初始化距離：起點距離設為 0，其餘點設為無限大。
遍歷節點：逐步找出距離最短的節點，更新相鄰節點的距離。
結束條件：所有
A* (A-Star)演算法實作
A* (A-Star)是一種啟發式搜尋演算法，除了最短距離，還會考慮目標的估計距離（啟發式函數）。
實作步驟
定義地圖和啟發式函數。
初始化開放節點（Open Set）和已訪問節點（Closed Set）。
計算代價函數 f(n) = g(n) + h(n
要使用 CUDA（Compute Unified Device Architecture）來加速計算，首先需要在你的系統上設置和安裝相關的工具。CUDA 是由 NVIDIA 開發的平行計算框架，用於加速大量數據的運算，尤其在圖像處理、機器學習、科學計算等領域很有應用。
可以參考官方的安裝方式
以
呈上篇介紹如何訓練模型，此篇就主要介紹如何利用訓練好的模型來生成圖片
[深度學習][Python]DCGAN訓練生成手寫阿拉伯數字_生成篇
生成的結果
生成的圖片大小會根據，當初設置的生成器輸出大小來決定，當你使用生成對抗網絡（GAN）生成圖像時，生成器模型的最後一層通常會決定生成圖
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的GAN模型中的生成器來生成圖片
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
[深度學習][Python]訓練CNN的GAN模型來生成圖片_訓練篇
相較之下CNN的GAN生成的效果比較好，但模型也相對比較複雜，訓練時間花的也比較
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
感知器是一種基本的神經網路模型，用於二分類問題。它模擬了人腦神經元的工作原理，通過調整權重和偏差值來達到預測和分類的目的。
感知器流程
輸入
資料的輸入:
輸入層接受資料的輸入，每個輸入對應一個特徵，還有一個固定的偏差神經元。
資料經過每個神經元時，會乘上相應的
本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練，在處理數據的部份，特徵工程用兩種方式去做處理，分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。
特徵選取的方法中，使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵
特徵萃取的方法中，使用了PCA降維
前言
上一篇討論到如何訓練出模型，此篇將說明Streamlit建立的簡單Web應用程式的解說
Streamlit網頁App_貓狗辨識 連結
程式碼Github連結
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料，用網頁展現成果_模型訓練篇
如何連動github與stramlit可以參考
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
Sequential Feature Selection(SFS)
用中文來解釋為，逐一特徵選取訓練，找出最重要的特徵，以提高模型的性能和效率
SFS 的一些用途包括：
維度縮減： 在高維度數據中，許多特徵可能是多餘或不重要的，使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵，從而減少計算和記憶體需求
感知器是一種基本的神經網路模型，用於二分類問題。它模擬了人腦神經元的工作原理，通過調整權重和偏差值來達到預測和分類的目的。
感知器流程
輸入
資料的輸入:
輸入層接受資料的輸入，每個輸入對應一個特徵，還有一個固定的偏差神經元。
資料經過每個神經元時，會乘上相應的
本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練，在處理數據的部份，特徵工程用兩種方式去做處理，分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。
特徵選取的方法中，使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵
特徵萃取的方法中，使用了PCA降維
前言
上一篇討論到如何訓練出模型，此篇將說明Streamlit建立的簡單Web應用程式的解說
Streamlit網頁App_貓狗辨識 連結
程式碼Github連結
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料，用網頁展現成果_模型訓練篇
如何連動github與stramlit可以參考
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
Sequential Feature Selection(SFS)
用中文來解釋為，逐一特徵選取訓練，找出最重要的特徵，以提高模型的性能和效率
SFS 的一些用途包括：
維度縮減： 在高維度數據中，許多特徵可能是多餘或不重要的，使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵，從而減少計算和記憶體需求
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
拍攝時鏡頭有時候有粉塵或毛髮不管什麼的異物，拍攝完回家檢查圖片才發現有異物真的會氣死。
框選異物
修復後
這篇教學文章將介紹如何使用 PyQt5 和 OpenCV 來製作一款圖片異物修復工具。這個工具允許使用者載入圖片、框選異物區域，並使用 OpenCV 的 inpaint 方法來修復圖片，
1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
在影像處理或機器學習的應用中，我們常常需要將影片逐幀擷取出來，進一步進行辨識或分析。
本篇教學將示範如何使用 Python + OpenCV 來：
✅ 讀取 MP4 影片
測試影片可由下方超連結下載，從file-examples.com下載
file-examples.com 是一個 免費提
本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
拍攝時鏡頭有時候有粉塵或毛髮不管什麼的異物，拍攝完回家檢查圖片才發現有異物真的會氣死。
框選異物
修復後
這篇教學文章將介紹如何使用 PyQt5 和 OpenCV 來製作一款圖片異物修復工具。這個工具允許使用者載入圖片、框選異物區域，並使用 OpenCV 的 inpaint 方法來修復圖片，
1. 概述
在光學字符識別（OCR）過程中，常見的問題之一是「斷字」，即原本應為一個完整字符的部分被錯誤地分割成兩個或多個獨立的字符。這通常發生在掃描文件、圖像降噪或影像二值化處理後。本篇文章將介紹一種基於 骨架化端點距離分析 的斷字檢測方法，並提供完整的 Python 實作。
2. 斷字檢測的
在影像處理或機器學習的應用中，我們常常需要將影片逐幀擷取出來，進一步進行辨識或分析。
本篇教學將示範如何使用 Python + OpenCV 來：
✅ 讀取 MP4 影片
測試影片可由下方超連結下載，從file-examples.com下載
file-examples.com 是一個 免費提
本教學將介紹如何使用 OpenCV 來檢測螺絲的鎖附間距，並提供完整的 Python 程式碼來實作這項功能。
🔹 1. 設計目標
使用二值化處理與形態學運算來強化影像
計算螺絲之間的間距
視覺化結果，標記最大間距並顯示數值
🔹 2. 測試用螺絲影像
🔹 3.
1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
在資料視覺化專案中，如果你需要在網頁上呈現大量項目，例如圖片、紀錄、分析結果，一次性載入所有內容可能會讓使用者介面卡頓或混亂。
本篇教學會引導你如何使用 Python 的 Dash 框架，製作一個具有「分頁功能」的網頁應用，讓使用者可以滑動頁面選擇器 (Slider) 分頁檢視資料。
🧩 功
subprocess 是 Python 標準庫中的一個模組，用來啟動子進程（例如執行外部程式或其他 Python 腳本）。在這篇教學中，我們將聚焦於 subprocess.Popen() 的實際應用，並結合執行 Python 腳本的情境進行說明。
📌 為什麼使用 subprocess.Pope
Dash 是由 Plotly 所開發的 Python Web 應用框架，用來快速建構互動式資料視覺化應用。dcc.Graph 是 Dash 中的核心元件之一，用來顯示圖表（基於 Plotly 的視覺化功能），支援互動操作如滑鼠移動、點擊、縮放等。
📌 什麼是 dcc.Graph？
dcc.G
最近感覺有點瓶頸的感覺，來練習Leetcode並做筆記記錄下來。
128. Longest Consecutive Sequence
Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consec
當你在開發 Python 應用時，常會使用 logging 模組來記錄程式運行的資訊。不過，你可能會遇到這個令人困惑的問題：
當 logging 模組一開始就已經「有 handler」時，你後續設定的 basicConfig() 完全無效！
這篇文章將完整解析這個問題的根本原因、如何重現、以及該
隨著 Apple 設備越來越普及，許多人在傳輸或下載 iPhone 照片時，會發現照片的副檔名變成了 .HEIC。這種檔案在 Windows 系統上常常無法直接開啟或編輯，因此了解如何將 .HEIC 圖片轉換成更通用的 .PNG 格式就變得非常重要。
本文將帶你一步步了解 HEIC 是什麼，並使用
📌 你將學會：
Input, Output, State 差異與用途
多個輸入的 callback 使用方法
使用者動作判斷（例如：只在按下按鈕時觸發）
利用 dash.callback_context 控制觸發條件
實作：多條國家生命線圖 + 自訂年份區間 + 按鈕觸發圖表更新
✳
Dash 全面入門教學：從 0 到打造互動式資料分析應用
Dash 是由 Plotly 所開發的 Python Web 應用框架，專為資料分析與視覺化設計。你可以用 Dash 快速打造具有豐富互動功能的網頁應用，而不需要學習前端技術如 JavaScript、HTML 或 CSS。
📦 安裝 D
1. 什麼是虛擬環境 (venv)？
虛擬環境就是讓你在同一台電腦上，可以為不同的專案建立「獨立」的 Python 環境，互不干擾。
例如：某個專案用 Dash 3.0.4，另一個用 Dash 4.0，不會互相影響。
2. 如何建立一個新的 venv？
打開終端機 Terminal / C
1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
在資料視覺化專案中，如果你需要在網頁上呈現大量項目，例如圖片、紀錄、分析結果，一次性載入所有內容可能會讓使用者介面卡頓或混亂。
本篇教學會引導你如何使用 Python 的 Dash 框架，製作一個具有「分頁功能」的網頁應用，讓使用者可以滑動頁面選擇器 (Slider) 分頁檢視資料。
🧩 功
subprocess 是 Python 標準庫中的一個模組，用來啟動子進程（例如執行外部程式或其他 Python 腳本）。在這篇教學中，我們將聚焦於 subprocess.Popen() 的實際應用，並結合執行 Python 腳本的情境進行說明。
📌 為什麼使用 subprocess.Pope
Dash 是由 Plotly 所開發的 Python Web 應用框架，用來快速建構互動式資料視覺化應用。dcc.Graph 是 Dash 中的核心元件之一，用來顯示圖表（基於 Plotly 的視覺化功能），支援互動操作如滑鼠移動、點擊、縮放等。
📌 什麼是 dcc.Graph？
dcc.G
最近感覺有點瓶頸的感覺，來練習Leetcode並做筆記記錄下來。
128. Longest Consecutive Sequence
Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consec
當你在開發 Python 應用時，常會使用 logging 模組來記錄程式運行的資訊。不過，你可能會遇到這個令人困惑的問題：
當 logging 模組一開始就已經「有 handler」時，你後續設定的 basicConfig() 完全無效！
這篇文章將完整解析這個問題的根本原因、如何重現、以及該
隨著 Apple 設備越來越普及，許多人在傳輸或下載 iPhone 照片時，會發現照片的副檔名變成了 .HEIC。這種檔案在 Windows 系統上常常無法直接開啟或編輯，因此了解如何將 .HEIC 圖片轉換成更通用的 .PNG 格式就變得非常重要。
本文將帶你一步步了解 HEIC 是什麼，並使用
📌 你將學會：
Input, Output, State 差異與用途
多個輸入的 callback 使用方法
使用者動作判斷（例如：只在按下按鈕時觸發）
利用 dash.callback_context 控制觸發條件
實作：多條國家生命線圖 + 自訂年份區間 + 按鈕觸發圖表更新
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Dash 全面入門教學：從 0 到打造互動式資料分析應用
Dash 是由 Plotly 所開發的 Python Web 應用框架，專為資料分析與視覺化設計。你可以用 Dash 快速打造具有豐富互動功能的網頁應用，而不需要學習前端技術如 JavaScript、HTML 或 CSS。
📦 安裝 D
1. 什麼是虛擬環境 (venv)？
虛擬環境就是讓你在同一台電腦上，可以為不同的專案建立「獨立」的 Python 環境，互不干擾。
例如：某個專案用 Dash 3.0.4，另一個用 Dash 4.0，不會互相影響。
2. 如何建立一個新的 venv？
打開終端機 Terminal / C
Switch 2 玩《海賊無雙4》：從「能玩」到「享受」的飛躍
如果你跟我一樣，是從 Switch 1 時代就開始玩《海賊無雙4》，那你一定對那種「為了便攜性而犧牲畫質和流暢度」的感覺不陌生。雖然遊戲本身的核心樂趣不變，但在 Switch 1 上遊玩，特別是當同屏敵人一多，畫面卡頓和解析度下降的狀
坐車約10分鐘，叫Grab坐車去吃。走路要有段距離。據說老闆有在台灣打工過，會中文，吃飽若叫不到車也可以請老闆幫忙叫車。
口味真的不錯，叫的每一道菜都好吃，也有滷肉飯可以點。
有中文菜單可以參考。
map
菜單
中文菜單
菜餚圖片
山景水景真的很壯觀，入園門票有30萬跟25萬的兩種選擇，但其實當下我也沒有聽懂，就選擇最貴的就對了，哈哈。
但上一次來是有含素食自助餐吃到飽的，但覺得不優。這次11點才到，快過吃飯時間所以櫃檯沒有給這方案。
📍 位置與概況
三祝寺位於越南河內以南約60–70公里的河南省金榜縣三星
離飯店很近的韓式餐廳，但其實餐點偏普通，但飲料是蠻好喝的店。
優點應該就是有菜單可以點餐及飲料還不錯的店。
菜單
食物圖
我是點了一杯珍奶，炸雞翅，泰式牛肉雞蛋火鍋麵，這樣總共12萬五千越南盾，約台幣160元。
泰式牛肉雞蛋火鍋麵來時，湯還是滾的。
雞翅不好吃，薯條普通，醬是他們當地的甜
🏨 基本概況
坐落於河內以南約80 公里的河內省府里市中心，地址為69 Chau Cau或60 Bien Hoa街，地處市中心商圈，臨近夜市、餐廳與購物中心 。
飯店共27層樓，是府里最高地標，共有 180間房半包套房，涵蓋Deluxe、Premium（或Business）和Suite三種房型
心血來潮就找距離府里飯店比較近的有什麼景點，就看到地圖上有兩間看起來蠻有歷史感的教堂，就想去看看了，拍拍照。
第一個教堂
越南河內南方的「Sở Kiện 聖殿主教座堂（Vương Cung Thánh Đường Sở Kiện / The Parish Church of So Kie
不喜內臟類的勿進此店，他料都是內臟類的
原來越南不止雞肉很有嚼勁，連內臟類的也十分有。咬到嘴巴會很酸
額外加了一份粉腸 也才7萬越南盾，約85塊。十分划算。
點餐方式
比手畫腳搭配google翻譯，他們還是會用越南話回你，他說他的你說你的，完成點餐
食物圖片
慣例還是送了盆菜來，這盆都是
一個不起眼的路邊小攤，一個火盆，兩個人坐著小板凳在那邊烤，旁邊有小桌椅可以坐著吃喝，很當地的感覺。
但烤雞翅跟越南法國麵包是好吃的。
偶爾會有人拿菜單給你來點餐，但我大多時候都直接用比的。
地圖位置在
食物圖
這樣全部加起來20萬越南盾，約台幣250元，感覺是不錯，烤田螺比較貴一點
寧平省的 Hang Múa（Mua Cave），是一處以壯麗景觀與文化遺跡著稱的熱門打卡點，也是寧平最高的地方。
真的來下龍灣後，後面推薦的景點必須是這，景觀超美的。
📍 地理與歷史背景
Hang Múa 位於 Hoa Lư 區 Khe Dau Ha 村，距離 Tam Coc 約 5 公里
Switch 2 玩《海賊無雙4》：從「能玩」到「享受」的飛躍
如果你跟我一樣，是從 Switch 1 時代就開始玩《海賊無雙4》，那你一定對那種「為了便攜性而犧牲畫質和流暢度」的感覺不陌生。雖然遊戲本身的核心樂趣不變，但在 Switch 1 上遊玩，特別是當同屏敵人一多，畫面卡頓和解析度下降的狀
坐車約10分鐘，叫Grab坐車去吃。走路要有段距離。據說老闆有在台灣打工過，會中文，吃飽若叫不到車也可以請老闆幫忙叫車。
口味真的不錯，叫的每一道菜都好吃，也有滷肉飯可以點。
有中文菜單可以參考。
map
菜單
中文菜單
菜餚圖片
山景水景真的很壯觀，入園門票有30萬跟25萬的兩種選擇，但其實當下我也沒有聽懂，就選擇最貴的就對了，哈哈。
但上一次來是有含素食自助餐吃到飽的，但覺得不優。這次11點才到，快過吃飯時間所以櫃檯沒有給這方案。
📍 位置與概況
三祝寺位於越南河內以南約60–70公里的河南省金榜縣三星
離飯店很近的韓式餐廳，但其實餐點偏普通，但飲料是蠻好喝的店。
優點應該就是有菜單可以點餐及飲料還不錯的店。
菜單
食物圖
我是點了一杯珍奶，炸雞翅，泰式牛肉雞蛋火鍋麵，這樣總共12萬五千越南盾，約台幣160元。
泰式牛肉雞蛋火鍋麵來時，湯還是滾的。
雞翅不好吃，薯條普通，醬是他們當地的甜
🏨 基本概況
坐落於河內以南約80 公里的河內省府里市中心，地址為69 Chau Cau或60 Bien Hoa街，地處市中心商圈，臨近夜市、餐廳與購物中心 。
飯店共27層樓，是府里最高地標，共有 180間房半包套房，涵蓋Deluxe、Premium（或Business）和Suite三種房型
心血來潮就找距離府里飯店比較近的有什麼景點，就看到地圖上有兩間看起來蠻有歷史感的教堂，就想去看看了，拍拍照。
第一個教堂
越南河內南方的「Sở Kiện 聖殿主教座堂（Vương Cung Thánh Đường Sở Kiện / The Parish Church of So Kie
不喜內臟類的勿進此店，他料都是內臟類的
原來越南不止雞肉很有嚼勁，連內臟類的也十分有。咬到嘴巴會很酸
額外加了一份粉腸 也才7萬越南盾，約85塊。十分划算。
點餐方式
比手畫腳搭配google翻譯，他們還是會用越南話回你，他說他的你說你的，完成點餐
食物圖片
慣例還是送了盆菜來，這盆都是
一個不起眼的路邊小攤，一個火盆，兩個人坐著小板凳在那邊烤，旁邊有小桌椅可以坐著吃喝，很當地的感覺。
但烤雞翅跟越南法國麵包是好吃的。
偶爾會有人拿菜單給你來點餐，但我大多時候都直接用比的。
地圖位置在
食物圖
這樣全部加起來20萬越南盾，約台幣250元，感覺是不錯，烤田螺比較貴一點
寧平省的 Hang Múa（Mua Cave），是一處以壯麗景觀與文化遺跡著稱的熱門打卡點，也是寧平最高的地方。
真的來下龍灣後，後面推薦的景點必須是這，景觀超美的。
📍 地理與歷史背景
Hang Múa 位於 Hoa Lư 區 Khe Dau Ha 村，距離 Tam Coc 約 5 公里
製作縮時影片（Time-lapse video）通常需要耗費大量剪輯工作，但如果你只是想把一段普通影片快速加速輸出為縮時效果，使用 ffmpeg 搭配 Python 就能輕鬆搞定。
這篇文章將教你如何使用一段簡單的 Python 程式碼，將原始影片加速為 10 倍、20 倍甚至更快的縮時影片，適合
在剪映（CapCut）、Premiere、或其他字幕工具中，我們常會遇到字幕預設是簡體中文，但如果你是繁體使用者，閱讀或播出時可能會感到不習慣。
本文將教你如何透過 Python 與強大的 OpenCC 套件，快速將 .srt 字幕檔案中的簡體字轉換為繁體字，保留時間軸與字幕格式不變，實現自動化轉
FFmpeg 將照片合成 MP4 影片簡介
什麼是 FFmpeg？
FFmpeg 是一套跨平台的開源多媒體框架，能夠錄製、轉換數位音訊、影片，並能將其轉換成不同格式。它支援幾乎所有常見的影音格式。
照片合成 MP4 的應用場景
製作時光縮影（Timelapse）
照片幻燈片展示
動畫製作
GoPro Max Lens Mod 2.0 是一款專為 GoPro HERO9、HERO10、HERO11 和 HERO12 Black 設計的超廣角鏡頭模組，旨在提升拍攝視野、影像穩定性及使用便利性。以下是其詳細介紹：
📸 主要規格與特色
超廣角視野：提供高達 177° 的視角，遠超過標
FFmpeg 是一套強大的開源音訊與視訊處理工具，能用來轉檔、剪輯、錄音、串流等。安裝它是學習影片處理與自動化編碼流程的重要第一步。
🧰 一、FFmpeg 是什麼？
FFmpeg 是一個跨平台的指令列工具，可對音訊與影片進行編碼、解碼、轉檔、轉碼、剪輯、串流處理等操作，支援幾乎所有的影音格式
製作縮時影片（Time-lapse video）通常需要耗費大量剪輯工作，但如果你只是想把一段普通影片快速加速輸出為縮時效果，使用 ffmpeg 搭配 Python 就能輕鬆搞定。
這篇文章將教你如何使用一段簡單的 Python 程式碼，將原始影片加速為 10 倍、20 倍甚至更快的縮時影片，適合
在剪映（CapCut）、Premiere、或其他字幕工具中，我們常會遇到字幕預設是簡體中文，但如果你是繁體使用者，閱讀或播出時可能會感到不習慣。
本文將教你如何透過 Python 與強大的 OpenCC 套件，快速將 .srt 字幕檔案中的簡體字轉換為繁體字，保留時間軸與字幕格式不變，實現自動化轉
FFmpeg 將照片合成 MP4 影片簡介
什麼是 FFmpeg？
FFmpeg 是一套跨平台的開源多媒體框架，能夠錄製、轉換數位音訊、影片，並能將其轉換成不同格式。它支援幾乎所有常見的影音格式。
照片合成 MP4 的應用場景
製作時光縮影（Timelapse）
照片幻燈片展示
動畫製作
GoPro Max Lens Mod 2.0 是一款專為 GoPro HERO9、HERO10、HERO11 和 HERO12 Black 設計的超廣角鏡頭模組，旨在提升拍攝視野、影像穩定性及使用便利性。以下是其詳細介紹：
📸 主要規格與特色
超廣角視野：提供高達 177° 的視角，遠超過標
FFmpeg 是一套強大的開源音訊與視訊處理工具，能用來轉檔、剪輯、錄音、串流等。安裝它是學習影片處理與自動化編碼流程的重要第一步。
🧰 一、FFmpeg 是什麼？
FFmpeg 是一個跨平台的指令列工具，可對音訊與影片進行編碼、解碼、轉檔、轉碼、剪輯、串流處理等操作，支援幾乎所有的影音格式
GitLab 是一個基於 Git 的完整 DevOps 平台，主要用於程式碼版本控制、協作開發與自動化部署。它類似於 GitHub，但 GitLab 提供了更多一站式的功能，讓團隊可以在同一個平台上完成從程式碼管理、CI/CD（自動化測試與部署）、Issue 追蹤到程式碼審查等所有開發流程。
Gi
GitLab 是一個基於 Git 的完整 DevOps 平台，主要用於程式碼版本控制、協作開發與自動化部署。它類似於 GitHub，但 GitLab 提供了更多一站式的功能，讓團隊可以在同一個平台上完成從程式碼管理、CI/CD（自動化測試與部署）、Issue 追蹤到程式碼審查等所有開發流程。
Gi
