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一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例

為了解決長圖拼接app的問題，作者張德豐 這樣論述：

★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 　　本書技術重點 　　✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫 　　✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測 　　✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識 　　✪分水嶺演算法，用在醫學診斷 　　✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet 　　✪OCR原理及實作、小波技術處理 　　✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理 　　✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法 　　✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流

法 　　✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作 　　✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制 　　✪物件偵測，包括RCNN及YOLO 　　✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發 　 本書特色 　　◎案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 　　本書以「概述+ 案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 　　◎點線面完美結合，兼顧性強 　　本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的

基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。  

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東南亞婚姻移民對台灣多元文化教育影響之分析：以108課綱納入「新住民語文」課程為例

為了解決長圖拼接app的問題，作者蔡宜璋 這樣論述：

「新住民語文」課程於民國108年正式施行，規定在國小階段與「本土語文」課程並列為必選科目，學生必須由「新住民語文」及「本土語文」中選擇一種語文修習。然而，「新住民語文」所涵蓋的七國語言為該七個國家目前正在使用的官方語言，屬於外國語言，台灣為何能夠毫無爭議且有如「水到渠成」般地順利將其納入課綱中「本國語文領域」施行？此政策因為師資問題，從施行前被媒體批評「倉促上路」，真的是這樣嗎？師資培育出了甚麼問題？本文藉由分析此一政策之制定過程，還原政策制定當下臺灣社會對待東南亞籍婚姻移民的環境背景。同時，對比1990年代為數眾多的東南亞籍婚姻移民來台時期之社會氛圍，理解到東南亞籍婚姻移民的加入，確實對台

灣社會大眾在多元文化素養及觀念上產生刺激，不只提升台灣社會對多元文化教育的重視，更進而將期制度化，在教師的職前教育訓練中，納入多元文化教育課程。因此也讓後續課綱在納入「新住民語文」課程的歷程有如「水到渠成」般地順利。另外，此政策最被外界憂慮的是師資不足問題，檢視「新住民語文」師資培育相關規定與配套，發現到「新住民語文」課程師資乏的困境，自有其結構性、制度性的問題，包括政府部門間缺乏整合平台、課程定位不清以及沒有提供足夠誘因與保障吸引更多人參與正規師資或教學支援人員培育。對此，本文整理出相關問題並於文末提出具體作法，期待本文的建議可以讓此政策的施行更臻完善。

網路封包大剖析：HTTP介面自動化測試原理

為了解決長圖拼接app的問題，作者肖佳 這樣論述：

用Fiddler、Wireshark、JMeter、Selenium玩轉網路封包 自動化、測試、秒殺、搶票最佳實戰 　　本書不僅全面介紹如何使用Fiddler 進行HTTP 封包截取，還提供豐富的應用場景實戰範例。除了介紹HTTP 封包截取及其應用，還介紹許多Web應用方面的相關知識。全書內容深入淺出、圖文並茂，閱讀起來非常輕鬆。對HTTP 封包截取技術的知識系統重新進行了梳理，加入了作者在工作中新的實踐、新的歸納。 　　全書分為30章，每章的內容都搭配實例和大量的圖片，方便讀者參考並動手實踐。讀者可以很快學完一章，每學一章都會有成就感。 　　第1～11章中補充了一些HTTP的知識，

包括如何使用Fiddler來抓HTTP封包、如何分析HTTP封包。 　　第12～22章則介紹如何透過JMeter、Postman和Python+requests來發送HTTP封包，以實現軟體自動化測試和介面的自動化測試。 　　第23～26章中，透過列舉很多有意思的案例，介紹如何使用封包截取工具來實現安全測試和性能測試。 　　最後的第27～30章，則運用本書所說明的內容，實現幾個日常生活中應用比較廣泛的綜合實例。 本書特色 　　◎實例豐富：作者多年介面測試的經驗總結，幫助解決實際工作中的難題。 　　◎圖文並茂：讀者閱讀無障礙，容易上手。  

廣視野高解析度傅立葉光學顯微鏡之研究

為了解決長圖拼接app的問題，作者洪譽家 這樣論述：

在傳統顯微鏡系統中，高解析度和廣視野之間存在著魚與熊掌不可兼得(trade-off)的關係，傅立葉拼圖術(Fourier Ptychography)等影像重建方法提供了一個解決這個根本矛盾的解決之道，讓我們可以在沒有任何移動部件的情況下利用廣視野顯微鏡生成高解析度的圖像。相較於一般的高解析度顯微鏡，我們只需低數值孔徑(NA)的物鏡，簡易的顯微鏡架構，LED陣列模組和一個8佰萬像素的相機。在影像重建上，我們的系統是利用相對簡單且便宜的Raspberry Pi模組，不但易於操控，也增加了擴充的方便性，整個系統的建置成本不到台幣一萬元，故很適合一般的實驗室設置或做成可攜式的檢測設備。而我們

透過傅立葉拼圖術進行重建影像解析度可以達到2497萬畫素，一共增加了12倍空間帶寬積(Space Bandwidth Product)，可視範圍有23.33mm^2 。 本論文透過以不同角度光源照射觀察物，利用通過鏡頭後被相機記錄的不同入射角度的影像資訊與相位恢復(phase retrieval)來確定樣品影像資訊的角頻譜 (angular spectrum)進行相位重建， 因此使用0.15NA的鏡頭配合0.4NA的多角度入射光，可以得到的合成數值孔徑為0.55NA，因此可以提高影像解析度並保留寬廣的視野。我們使用MATLAB製作的簡單操作介面，預覽我們所拍攝的所有角度的影像資訊以及繞射

資訊再進行整理，並且透過已知相位能夠初步測試影像合成效果，再進行迭代與拼接重建，以得到廣視野的高解析度影像。