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Python 教學手冊

為了解決Image 數學的問題，作者洪維恩 這樣論述：

程式設計書 20 萬冊暢銷作者洪維恩最新力作！ 　　☆☆ 全書採 Colab 雲端免安裝環境實作教學, 並附有 Colab 線上教學影片 ☆☆ 　　☆☆ 所有範例也可在 Jupyter Lab 執行, 並附有 Jupyter Lab  線上教學影片 ☆☆ 　　本書沿襲《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》系列書籍的中心思維, 以教學為優先考量, 在內容的設計與學習的節奏上, 都適度考量到課堂時間長度與初學者的接受能力, 不論是老師在學校授課, 或是讀者在家自學 Python, 在學習過程中都能在在感受到書籍內容對於學習節奏規劃的貼心。 　　為減少課堂

授課現場的軟硬體準備時間, 以及避免學習者在家自我練習的環境建置問題, 本書採用 Colab 雲端服務作為主要教學開發環境, 達到完全不須建置安裝任何軟體即可開始教學練習, 甚至使用手機或是平板開啟瀏覽器也可上課學習, 不會因為不同環境建置差異及不同平台或作業系統版本而耗費時間排除問題, 有效提升教學效率。 　　本書在選題上完全聚焦在初學者的需求, 以精簡的大量範例讓初學者理解基本語法的重要面向, 釐清初學階段容易誤解的細節, 範例設計不求花俏吸睛, 而是以教學上能呈現重點, 初學者又能在短時間內明確吸收為考量, 並在每章章末附有大量的習題, 可讓學生自我演練, 或供老師驗收成果, 有效提升

學習效果。 　　在延伸主題的選材上本書也以 Python 應用上最常使用到的數學、資料處理及繪圖為主, 講解 NumPy、Pandas、Matplotlib、pyplot、scikit-image 等模組, 不求能快速做出厲害的應用, 而是以奠定基礎為目標, 期許讀者在修習本書後, 不論是要往 AI 機器學習, 抑或是資料科學領域發展, 都能夠快速應用書上學過的這些通用模組, 有效搭建起未來進階應用 Python 的橋樑。 　　另外, 本書還介紹了以數學符號運算見長的 SymPy 模組, 可以讓理工科系學生透過 Python 程式驗證微積分、工程數學等必修課程, 還能夠將抽象的數學概念以視

覺化的方式呈現, 不但可以讓程式設計課程與數學課程完美接軌, 也因為這些延伸模組都能以 Python 一致的語法操控, 彷彿是 Python 內建功能一樣, 更能讓學習者領略 Python 的設計奧妙, 有效提升對於程式語言的認知深度。 　　本書撰寫過程嚴謹, 除經過完整兩個學期的試教, 確認學生的吸收成效外, 也交由百位以上的學生試讀反饋意見, 再一一調整內容安排, 以期能符合現場教學及初學者需求。即使是每章章末的習題, 也都經過十多位學生實際演練, 確保出題範圍適切、難易適中, 是驗證學習成效的利器。 本書特色 　　□ 免安裝環境開瀏覽器就能上課寫程式 　　□ 大量簡明範例呈現教學重

點容易吸收 　　□ 資料科學影像處理奠基未來 AI 基礎 　　□ 數學符號運算無縫接軌理工數學課程 　　□ 以大量習題驗證教學自我評量最有效 　　□ 經完整兩個學期多科系試教實際驗證

OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)

為了解決Image 數學的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 　　筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： 　　◤函數數學原理解說◢ 　　◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 　　當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： 　　☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy

知識 　　★ 影像讀取、輸出與儲存 　　☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV 　　★ 建立藝術畫作 　　☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 　　★ 影像計算與影像的位元運算 　　☆ 重複曝光技術 　　★ 影像加密與解密 　　☆ 閾值處理 　　★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 　　☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 　　★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 　　☆ 影像遮罩與影像濾波器 　　★ 認識卷積 　　☆ 認識與刪除影像雜質 　　★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 　　☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 　　★ 影像金字塔

　　☆ 影像輪廓特徵與匹配 　　★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 　　☆ 醫學應用器官影像的徵兆 　　★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 　　☆ 無人車駕駛車道檢測技術 　　★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 　　☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 　　★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 　　☆ 分水嶺演算法執行影像分割 　　★ 前景影像擷取 　　☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 　　★ 辨識手寫數字 　　☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 　　★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式

分配器 　　☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 　　★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 　　☆ 人臉辨識原理與應用 　　★ 執行車牌辨識     

多軸⾶⾏器強化學習控制

為了解決Image 數學的問題，作者畢楨煥 這樣論述：

本論⽂討論使⽤強化學習控制法則進⾏多旋翼無⼈機的⾶⾏控制。在控制⽅⾯，提出⼀種基於強化學習的低階控制器和兩種改進⽅法，使多旋翼控制器性能⽐⼀般強 化學習控制器具備更通⽤性以及強健性。本研究從四旋翼機構建模和模擬環境的構建 開始，基於神經網路的四軸⾶⾏器控制器經由強化學習演算法，產⽣⼀控制策略來調 節四旋翼⾶⾏器的⾶⾏。其中四旋翼機的環境狀態做為神經網路的輸⼊，⽽四個轉⼦ 的推⼒作為控制輸出。此四旋翼控制器可歸類為⼀⾮線性控器，並且只需透過定義⼀ 個損失函數來作為控制策略的最佳化⽬標，此提出的⽅法顯著簡化四旋翼控制器的設 計過程。為了驗證多旋翼控制策略的結果，本研究除了在系統模擬環境中對策略進

⾏ 訓練和驗證，也在實驗部分通過控制閉迴路結構將控制策略應⽤於真實的多旋翼⾶⾏ 器，本⽂將訓練好的強化學習控制策略實現於機載⾶⾏電腦，並且觀察與討論此控制 策略應⽤在現實世界中多旋翼⾶⾏器的可⾏性和⾶⾏表現。 針對強化學習控制器的通⽤性，本論⽂提出了⼀種多⽤途控制⽅法。通過修改神經網路的輸⼊和輸出，該⽅法可以克服強化學習控制器只適⽤於於特定模型以及特定 物理參數問題，解決耗時以及⾼成本控制器訓練。在強健性⽅⾯，本論⽂提出了⼀種 具有擾動補償的強化學習控制結構，以解決外部擾動下的四旋翼定位問題。所提出的 控制⽅案構建了⼀個⼲擾觀測器來估計施加在四旋翼三個軸上的外⼒，例如室外環境 中的陣⾵。通過在

神經網路控制引⼊⼲擾補償器，此⽅法顯著提⾼了室內和室外環境 中的定位精度和強健性。 本論⽂還提出⼀種實時軌跡規劃器，引⼊強化學習控制來解決⽋驅動四旋翼⾶⾏器垂直降落問題。四旋翼⾶⾏器的軌跡⽣成和追蹤⽅法分別利⽤了強化學習和傳統控 制器的優點。與傳統的最佳化求解器相⽐，通過訓練過的強化學習控制器只需更短的 時間即可⽣成可⾏的軌跡，並且結合傳統的軌跡追蹤控制器以利於四旋翼的控制並對 其穩定性和強健性進⾏數學分析。