2014年統計實務. 下, 高普考歷屆試題逐步詳解出版公司:兆彤老師統計教室作者:兆彤類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版


商品編號：	DCT4003

商品名稱：	2014年統計實務. 下, 高普考歷屆試題逐步詳解出版公司:兆彤老師統計教室作者:兆彤類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

語系版本：	PDF電子書繁體中文版

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更新日期：	2026-05-01

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熱門標籤：	高普考歷屆試題逐步詳解兆彤考試證照高普特考

2014年統計實務. 下, 高普考歷屆試題逐步詳解出版公司:兆彤老師統計教室作者:兆彤類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

圖片說明:

內容說明:

商品資料
作者：兆彤
出版社：兆彤老師統計教室
出版年：2014
課程類型：考試證照>高普特考
檔案格式：PDF
ISBN：9789869035934

書籍簡介

AI視覺
最強入門邁向頂尖高手
王者歸來
　　◎ 台灣作者第一本「AI視覺」專書！五大最強亮點
　　1. AI 影像技術全解析，從入門到頂尖高手

　　2. 影像不只是影像，讓 AI 賦予它智慧與靈魂
　　3. 數學、演算法、函數與Python程式，三大學習核心，建立的AI影像專案
　　4. AI 影像應用無極限，打造你的專屬智慧影像系統
　　5. 最完整 AI 視覺學習資源，帶你進入與設計 AI 影像時代

　　◎ AI視覺最強入門，從新手到頂尖高手！
　　在 AI 影像技術的浪潮下，你是否曾想過，如何讓影像處理不只是單純的圖像變換，而是賦予它智慧，讓程式「看見」並理解世界？本書《AI視覺最強入門邁向頂尖高手》將帶你從零開始，一步步掌握 AI 視覺的核心技術，讓你的影像程式不再只是空洞的代碼，而是充滿靈魂與創意的智慧應用！

　　◎ 這本書，適合誰？
　　★ Python & AI 初學者：從影像基礎開始，循序漸進學習。
　　★ 影像處理 & OpenCV 愛好者：探索影像創意與高級應用。
　　★ 開發者 & 工程師：打造 AI 監控、人臉識別、物件追蹤專案。
　　★ 學生 & 研究人員：數學 + 演算法 + OpenCV，全方位掌握 AI 視覺技術。

　　◎ AI 影像技術，從基礎到進階
　　★ 影像處理基礎：影像讀取、色彩空間（BGR、RGB、HSV）、影像儲存與計算。
　　★ 影像創意與特效：數位浮水印、動態影像（GIF、MP4）、藝術畫作設計。
　　★ 影像增強與變換：圖像去霧、濾波降噪、傅立葉變換、直方圖對比度增強。
　　★ AI 影像識別應用：手寫數字辨識、人臉偵測、車牌識別、醫學影像分析。
　　★ AI 監控與自動追蹤：動態車道偵測、AI 監控系統、模板匹配物件搜尋。

　　◎ 為什麼選擇這本書？
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　　◎ AI 影像技術，開啟無限可能！
　　影像處理與 AI 的結合，正顛覆我們的世界。無論是攝影特效、醫學影像、智慧監控還是自動駕駛，AI 視覺技術都是未來不可或缺的核心技能。現在，就是你踏入這個領域的最佳時機！

　　☆立即入手《AI視覺最強入門邁向頂尖高手》，解鎖影像處理的無限可能，讓你的程式擁有真正的智慧與創意！☆
作者簡介

作者簡介

洪錦魁

　　2023年和2024年連續2年獲選博客來10大暢銷華文作家，多年來唯一電腦書籍作者獲選，也是一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家，下列是他在各時期的代表作品。

　　◇ DOS 時代：「IBM PC 組合語言、Basic、C、C++、Pascal、資料結構」。
　　◇ Windows 時代：「Windows Programming 使用 C、Visual Basic」。
　　◇ Internet 時代：「網頁設計使用 HTML」。
　　◇ 大數據時代：「R 語言邁向 Big Data 之路」。
　　◇ AI 時代：「機器學習 Python 實作、AI視覺」。
　　◇ 通用AI時代：「ChatGPT、Copilot、無料AI、AI(職場、行銷、影片、賺錢術)」。

　　作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行：
　　1：C、Java、Python、C#、R 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
　　2：Python 網路爬蟲/ 影像創意/ 演算法邏輯思維/ 資料視覺化 - 王者歸來
　　3：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps 王者歸來
　　4：機器學習基礎數學、微積分、真實數據、專題Python實作王者歸來
　　5：Excel 完整學習、Excel 函數庫、AI 助攻學Excel VBA 應用王者歸來
　　6：Python x AI 辦公室自動化之路
　　7：Power BI 最強入門 – AI 視覺化+ 智慧決策+ 雲端分享王者歸來
　　8：無料AI、AI 職場、AI 行銷、AI 繪圖、AI 創意影片的作者

　　他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類，不同時期暢銷排行榜第1 名，他的著作特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做說明，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。
章節

第 1 章影像的讀取、顯示與儲存(第1-1頁)

1-0 建議閱讀書籍(第1-2頁)
1-1 程式導入 OpenCV 模組(第1-2頁)
1-2 讀取影像檔案(第1-4頁)
1-3 顯示影像與關閉影像視窗(第1-5頁)
1-4 儲存影像(第1-10頁)

第 2 章認識影像表示方法(第2-1頁)

2-1 位元影像表示法(第2-2頁)
2-2 GRAY 色彩空間(第2-2頁)
2-3 RGB 色彩空間(第2-4頁)
2-4 BGR 色彩空間(第2-7頁)
2-5 獲得影像的屬性(第2-7頁)
2-6 像素的 BGR 值(第2-9頁)

第 3 章學習 OpenCV 需要的 Numpy 知識(第3-1頁)

3-1 陣列 ndarray(第3-2頁)
3-2 Numpy 的資料型態(第3-2頁)
3-3 建立一維或多維陣列(第3-3頁)
3-4 一維陣列的運算與切片(第3-14頁)
3-5 多維陣列的索引與切片(第3-18頁)
3-6 陣列水平與垂直合併(第3-23頁)

第 4 章色彩空間到藝術創作(第4-1頁)

4-1 BGR 與 RGB 色彩空間的轉換(第4-2頁)
4-2 BGR 色彩空間轉換至 GRAY 色彩空間(第4-4頁)
4-3 HSV 色彩空間(第4-7頁)
4-4 拆分色彩通道(第4-10頁)
4-5 合併色彩通道(第4-15頁)
4-6 拆分與合併色彩通道的應用(第4-17頁)
4-7 alpha 通道(第4-20頁)

第 5 章妙手空空建立影像(第5-1頁)

5-1 影像座標(第5-2頁)
5-2 建立與編輯灰階影像(第5-2頁)
5-3 建立彩色影像(第5-6頁)

第 6 章影像處理的基礎知識(第6-1頁)

6-1 灰階影像的編輯(第6-2頁)
6-2 彩色影像的編輯(第6-3頁)
6-3 編輯含 alpha 通道的彩色影像(第6-9頁)
6-4 影像感興趣區域的編輯(第6-11頁)
6-5 負片影像處理(第6-14頁)

第 7 章從靜態到動態的繪圖功能(第7-1頁)

7-1 建立畫布(第7-2頁)
7-2 繪製直線(第7-3頁)
7-3 畫布背景色彩的設計(第7-4頁)
7-4 繪製矩形(第7-9頁)
7-5 繪製圓(第7-10頁)
7-6 繪製橢圓或橢圓弧度(第7-13頁)
7-7 繪製多邊形(第7-16頁)
7-8 輸出文字(第7-17頁)
7-9 反彈球的設計(第7-22頁)
7-10 滑鼠事件(第7-25頁)
7-11 滾動條的設計(第7-30頁)
7-12 滾動條當作開關的應用(第7-32頁)

第 8 章影像計算邁向影像創作(第8-1頁)

8-1 影像加法運算(第8-2頁)
8-2 遮罩 mask(第8-9頁)
8-3 重複曝光技術(第8-11頁)
8-4 影像的位元運算(第8-13頁)
8-5 影像加密與解密(第8-22頁)
8-6 動態影像 GIF 設計(第8-24頁)
8-7 設計 MP4 影片檔案(第8-30頁)

第 9 章閾值處理邁向數位情報(第9-1頁)

9-1 threshold( ) 函數(第9-2頁)
9-2 Otsu 演算法(第9-14頁)
9-3 自適應閾值方法 adaptiveThreshold( ) 函數(第9-17頁)
9-4 平面圖的分解(第9-19頁)
9-5 隱藏在影像內的數位浮水印(第9-22頁)
9-6 動態展示影像處理過程(第9-28頁)

第 10 章影像的幾何變換(第10-1頁)

10-1 認識幾何變換(第10-2頁)
10-2 影像縮放效果(第10-3頁)
10-3 影像翻轉(第10-5頁)
10-4 影像仿射(第10-8頁)
10-5 影像透視(第10-15頁)
10-6 重映射(第10-18頁)
10-7 重映射創意應用 - 波浪效果(第10-27頁)

第 11 章影像降噪與平滑技術(第11-1頁)

11-1 影像平滑處理的基本概念(第11-3頁)
11-2 均值濾波器(第11-4頁)
11-3 方框濾波器(第11-10頁)
11-4 中值濾波器(第11-13頁)
11-5 高斯濾波器(第11-17頁)
11-6 雙邊濾波器(第11-22頁)
11-7 2D 濾波核(第11-26頁)
11-8 創意應用 - 圖像油畫效果模擬(第11-29頁)

第 12 章數學形態學(第12-1頁)

12-1 腐蝕 (Erosion)(第12-2頁)
12-2 膨脹 (Dilation)(第12-9頁)
12-3 OpenCV 應用在數學形態學的通用函數(第12-15頁)
12-4 開運算 (Opening)(第12-16頁)
12-5 閉運算 (Closing)(第12-21頁)
12-6 形態學梯度 (Morphological gradient)(第12-27頁)
12-7 禮帽運算 (tophat)(第12-33頁)
12-8 黑帽運算 (blackhat)(第12-35頁)
12-9 核函數(第12-40頁)

第 13 章影像梯度與邊緣偵測(第13-1頁)

13-1 影像梯度的基礎觀念(第13-2頁)
13-2 OpenCV 函數 Sobel( )(第13-4頁)
13-3 OpenCV 函數 Scharr( )(第13-13頁)
13-4 OpenCV 函數 Laplacian( )(第13-18頁)
13-5 Canny 邊緣檢測(第13-22頁)
13-6 灰階圖像在邊緣檢測中的優勢(第13-29頁)

第 14 章影像金字塔(第14-1頁)

14-1 影像金字塔的原理(第14-2頁)
14-2 OpenCV 的 pyrDown( ) 函數(第14-8頁)
14-3 OpenCV 的 pyrUp( ) 函數(第14-10頁)
14-4 採樣逆運算的實驗(第14-11頁)
14-5 拉普拉斯金字塔 (Laplacian Pyramid, LP)(第14-15頁)
14-6 影像金字塔的應用與老照片修復實作(第14-18頁)

第 15 章輪廓的檢測與匹配(第15-1頁)

15-1 影像內圖形的輪廓(第15-2頁)
15-2 繪製影像內圖形輪廓的系列實例(第15-4頁)
15-3 輪廓層級 Hierarchy(第15-16頁)
15-4 輪廓的特徵 – 影像矩 (Image moments)(第15-27頁)
15-5 輪廓外形的匹配 – Hu 矩(第15-35頁)
15-6 再談輪廓外形匹配(第15-42頁)

第 16 章輪廓擬合與凸包的相關應用(第16-1頁)

16-1 輪廓的擬合(第16-2頁)
16-2 凸包(第16-13頁)
16-3 輪廓的幾何測試(第16-19頁)
16-4 創意應用(第16-23頁)

第 17 章輪廓的特徵(第17-1頁)

17-1 寬高比 (Aspect Ratio)(第17-2頁)
17-2 輪廓的極點(第17-3頁)
17-3 Extent(第17-8頁)
17-4 Solidity(第17-9頁)
17-5 等效直徑 (Equivalent Diameter)(第17-10頁)
17-6 遮罩和非 0 像素點的座標訊息(第17-11頁)
17-7 找尋影像物件最小值與最大值與他們的座標(第17-15頁)
17-8 計算影像的像素的均值與標準差(第17-18頁)
17-9 方向(第17-21頁)
17-10 輪廓動態創意設計(第17-22頁)

第 18 章自動駕駛車道檢測(第18-1頁)

18-1 霍夫變換的基礎原理解說(第18-2頁)
18-2 HoughLines( ) 函數(第18-7頁)
18-3 HoughLinesP( ) 函數(第18-9頁)
18-4 霍夫圓環變換檢測(第18-11頁)
18-5 高速公路車道檢測(第18-12頁)

第 19 章直方圖均衡化 – 增強影像對比度(第19-1頁)

19-1 認識直方圖(第19-2頁)
19-2 繪製直方圖(第19-5頁)
19-3 直方圖均衡化(第19-12頁)
19-4 限制自適應直方圖均衡化方法(第19-18頁)
19-5 區域化直方圖增強技術(第19-21頁)

第 20 章模板匹配 Template Matching(第20-1頁)

20-1 模板匹配的基礎觀念(第20-2頁)
20-2 模板匹配函數 matchTemplate( )(第20-3頁)
20-3 單模板匹配(第20-7頁)
20-4 多模板匹配(第20-16頁)

第 21 章傅立葉 (Fourier) 變換(第21-1頁)

21-1 數據座標軸轉換的基礎知識(第21-2頁)
21-2 傅立葉基礎理論(第21-4頁)
21-3 使用 Numpy 執行傅立葉變換(第21-10頁)
21-4 訊號與濾波器(第21-13頁)
21-5 使用 OpenCV 完成傅立葉變換(第21-16頁)
21-6 低通濾波器的藝術創作(第21-21頁)

第 22 章影像分割使用分水嶺演算法(第22-1頁)

22-1 影像分割基礎(第22-2頁)
22-2 分水嶺演算法與 OpenCV 官方推薦網頁(第22-3頁)
22-3 分水嶺演算法步驟 1 – 認識 distanceTransform( )(第22-8頁)
22-4 分水嶺演算法步驟 2 – 找出未知區域(第22-11頁)
22-5 分水嶺演算法步驟 3 – 建立標記(第22-12頁)
22-6 完成分水嶺演算法(第22-15頁)
22-7 分水嶺演算法專案 – 複雜圖像分割(第22-17頁)

第 23 章影像擷取(第23-1頁)

23-1 認識影像擷取的原理(第23-2頁)
23-2 OpenCV 的 grabCut( ) 函數(第23-2頁)
23-3 grabCut( ) 基礎實作(第23-3頁)
23-4 自定義遮罩實例(第23-6頁)
23-5 影像擷取創意應用(第23-8頁)

第 24 章影像修復 – 搶救蒙娜麗莎的微笑(第24-1頁)

24-1 影像修復的演算法(第24-2頁)
24-2 影像修復的函數 inpaint( )(第24-5頁)
24-3 修復蒙娜麗莎的微笑(第24-5頁)
24-4 局部修復圖像(第24-8頁)

第 25 章辨識手寫數字(第25-1頁)

25-1 認識 KNN 演算法(第25-2頁)
25-2 認識 Numpy 與 KNN 演算法相關的知識(第25-7頁)
25-3 OpenCV 的 KNN 演算法函數(第25-16頁)
25-4 有關手寫數字識別的 Numpy 基礎知識(第25-20頁)
25-5 識別手寫數字(第25-23頁)

第 26 章 OpenCV 的攝影功能(第26-1頁)

26-1 啟用攝影機功能 VideoCapture 類別(第26-2頁)
26-2 使用 VideoWriter 類別執行錄影(第26-6頁)
26-3 播放影片(第26-7頁)
26-4 認識攝影功能的屬性(第26-12頁)
26-5 車道辨識影片專題(第26-16頁)

第 27 章認識物件偵測原理與資源檔案(第27-1頁)

27-1 物件偵測原理(第27-2頁)
27-2 找尋 OpenCV 的資源檔案來源(第27-5頁)
27-3 認識資源檔案(第27-5頁)
27-4 人臉的偵測(第27-6頁)
27-5 偵測側面的人臉(第27-13頁)
27-6 路人偵測(第27-15頁)
27-7 眼睛的偵測(第27-18頁)
27-8 偵測貓臉(第27-20頁)
27-9 俄羅斯車牌辨識(第27-22頁)
27-10 AI 監控系統設計專題(第27-24頁)

第 28 章攝影機與人臉檔案(第28-1頁)

28-1 擷取相同大小的人臉存檔(第28-2頁)
28-2 使用攝影機擷取人臉影像(第28-3頁)
28-3 自動化攝影和擷取人像(第28-5頁)
28-4 半自動拍攝多張人臉的實例(第28-7頁)
28-5 全自動拍攝人臉影像(第28-8頁)

第 29 章人臉辨識(第29-1頁)

29-1 LBPH 人臉辨識(第29-2頁)
29-2 Eigenfaces 人臉辨識(第29-11頁)
29-3 Fisherfaces 人臉辨識(第29-18頁)
29-4 專題實作 – 建立員工人臉識別登入系統(第29-22頁)
29-5 專題實作 – AI 監控與人臉辨識(第29-26頁)

第 30 章建立哈爾特徵分類器車牌辨識(第30-1頁)

30-1 準備正樣本與負樣本影像資料(第30-2頁)
30-2 處理正樣本影像(第30-3頁)
30-3 處理負樣本影像(第30-7頁)
30-4 建立辨識車牌的哈爾 (Haar) 特徵分類器(第30-8頁)
30-5 訓練辨識車牌的哈爾特徵分類器(第30-13頁)
30-6 車牌偵測(第30-16頁)
30-7 心得報告(第30-18頁)

第 31 章車牌辨識(第31-1頁)

31-1 擷取所讀取的車牌影像(第31-2頁)
31-2 使用 Tesseract OCR 執行車牌辨識(第31-2頁)
31-3 偵測車牌與辨識車牌(第31-3頁)
31-4 二值化處理車牌(第31-4頁)
31-5 形態學的開運算處理車牌(第31-5頁)
31-6 車牌辨識心得(第31-6頁)

第 32 章 MediaPipe 手勢偵測與應用解析(第32-1頁)

32-1 MediaPipe 是什麼(第32-2頁)
32-2 初探 MediaPipe Hands 模組(第32-7頁)
32-3 剪刀、石頭、布的程式設計思路(第32-10頁)
32-4 偵測手語繪製關節(第32-13頁)
32-5 專題實作 – 剪刀、石頭與布(第32-21頁)

附錄 A OpenCV 函數、名詞與具名常數索引表(第A-1頁)

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