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本身從事影像辨識軟體開發工作,平時喜歡攝影紀錄生活。
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本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。 興趣是攝影,踏青,探索未知領域。 人生就是不斷的挑戰及自我認清,希望老了躺在床上不會後悔自己什麼都沒做。
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由新到舊
1. 什麼是物件的記憶體位置? 在 Python 中,每個物件在記憶體中都有一個唯一的位置,這個位置可以用 id() 函式查詢。 這個 id 在 CPython(最常見的 Python 實作)中,實際上就是物件的記憶體地址。 a = [1, 2, 3] print(id(a))
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時,我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。 如果沒有妥善管理記憶體,程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。 尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下,容易發生這個問題​。 MemoryError:
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在圖像處理中,我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片,特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行,但當你需要處理大量圖像時,自動化就變得至關重要。 本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數,高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。 結果圖
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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
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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
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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)
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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)」。
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
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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