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专利（简体中文）





  1. 发明人：赖岱佑
    公开号：201405489
    申请号：101126282
    专利名称：由监视画面对移动物体计数的方法
    国际分类号／IPC：G07C-009／00（2006．01）；G07C-011／00（2006．01）；G06K-009／46（2006．01），公报卷期：12-03，台湾
    公开日：2014/2/1。
    专利说明：英文，繁体中文（1）。
    • 本发明系提供一种由监视画面对移动物体计数的方法，特别适合对行人计数（People Counting）以供人流管理系统使用。本发明主要是将一俯视场景之原始视讯画面转换为特征信息，并针对待计数物体，建立其特征值，例如行人的头部轮廓特征值，然后在相同俯视场景之连续视讯画面中，对全部的移动物体分别自动建立一搜寻框后，在每一搜寻框中符合前述特征值的位置建立一追踪点，该追踪点在搜寻框中呈线性轨迹移动即可予以计数。由于本发明系以特征搜寻方法来计数，不同于习知技术需建立背景模型，故无背景法的缺点，可以使计数更为精确。

  2. 发明人：赖岱佑
    公开号：201123079
    申请号：098144119
    专利名称：视讯影像对象颜色识别方法
    国际分类号／IPC：G06T-007／IPC：00（2006．01），公报卷期：09-13，台湾
    公开日：2011/7/1。
    专利说明：英文，繁体中文（1）。
    • 本发明提出之辨识视讯影像中对象颜色之方法包含下列步骤：（1）透过一图像处理装置提供一接口，该接口呈现一颜色参考画面，供一用户透过该接口选择所欲辨识对象之至少一颜色；（2）于一线性色彩空间，提供包含该颜色之至少一颜色范围；（3）自一影像捕获设备与一影像储存装置二者之一取得至少一原始影像；（4）将该原始影像依据该线性色彩空间之该些颜色范围，转换产生对应之该线性色彩空间之一色彩简化影像；（5）产生对应该原始影像之一对象屏蔽影像；以及（6）依据该对象屏蔽影像里一屏蔽所定义之一对象之范围，统计该色彩简化影像里对应范围里像素之颜色数，以数目最多之一颜色作为该对象之颜色。
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數位影像處理：最佳化處理策略之快速消除扭曲演算法

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最佳化處理策略之快速消除扭曲演算法 我們的論文（最佳化處理策略之快速消除扭曲演算法；A Quickly Dewarping Algorithm of Optimization Processing Strategy）被 2019 工程科技應用研討會 接受了。 會議地點在台北城市科技大學的工程學院，舉辦日期是西元二零一九年四月十二日。 最近，全景影像的應用逐漸變得越來越有用。優點是一個能夠捕捉3​​60度影像的相機。但是，360度影像是圓形影像。因此，Dewarping技術有助於圓形影像轉換為平面影像。在本研究中，不需要參考額外的信息，如攝像機參數，鏡頭參數，視頻或影像參數等。本研究提出了去扭曲演算法的優化處理策略。策略和演算法進一步改善了性能。快速去扭曲演算法能夠將圓（全景影像）快速變換為平面影像。優化處理策略能夠提高演算法的性能。用於評估性能，本研究中使用的CPU負載。比較其他Dewarping演算法的性能。結果，這項研究在性能方面優於其他Dewarping演算法。 本研究旨在研究去扭曲演算法的快速計算和低CPU負載。 例如，圖2是原始影像。 圖3顯示了本研究的基線。 圖4是研究的結果影像（全景影像）。 圖2 原始影像 圖3 顯示了本研究的基線 圖4 研究的結果影像（全景影像） 表1是比較概覽表[8]。 有六家公司的演算法和我們提出的演算法。 這項研究支持所有魚眼相機和特殊魚眼相機（Cata-Fisheye相機）。 有不同之處在於是否使用GPU。 雖然有兩家公司使用GPU進行去扭曲演算法。 但是，當應用OpenCL來使用GPU時，NUUO的去扭曲演算法的CPU負載為19％。 當源影像的分辨率為1920 x 1440時，我們提出的CPU負載為3.65％。圖5是我們提出的演算法的CPU負載圖。 表1 比較概覽表 User additional effort Generic De-warp Support vendor Calibration GPU Acceleration NUUO No need ...
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Visual Basic 6.0 (VB6) 程式語言案例學習 (10. 條碼列印程式) Visual Basic 6.0 (VB6) 程式語言案例學習 (10. 條碼列印程式) ¶ 10.1 問題 ¶ 隨著科技進步神速，條碼列印已經不再是商家專用，或者需要特殊技巧的一件事情了。透過一般的印表機搭配條碼列印程式就可以輕鬆的列印條碼貼紙，這對於普遍的使用者來說，是一件很好的事情。條碼輸入設備感應越做越好，好一點的設備，無論是正掃反掃側掃都可以判斷正確無誤，這次遇到的問題，是要替光碟資產做條碼歸檔，利用市面上隨處可見的條碼貼紙，一張A4大小的貼紙，就可輕鬆的製作條碼。 10.2 需求 ¶ 表格 10‑1 「條碼列印程式」系統目的分析表 版本：1.0　　 要做什麼 　 不要做什麼（不要做不代表不會做） 　 能做什麼 （第一格：必要項目） （第二格：次要項目） 可自行編輯要列印的資料。 可預覽列印。 可將編輯的英文及數字資料轉為條碼。 可調整字級大小。 不能做什麼（不能做代表不需要做）　 （第三格：不必要項目） （第四格：不需要項目） 可讀入Excel檔案。 可大量印製。 表格 10‑2 「條碼列印程式」系統目標分析表 版本：　 重要 　 不重要 　 優先 （重） （急） 可自行編輯要列印的資料。 可預覽列印。 可將編輯的英文及數字資料轉為條碼。 不急迫 （輕） ...
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Visual Basic .Net (VB.Net) 程式語言案例學習 (06. 題庫測驗系統) Visual Basic .Net (VB.Net) 程式語言案例學習 (06. 題庫測驗系統) ¶ 6.1 問題 ¶ 這是一個題庫練習的程式，分為循序練習及模擬（電腦亂數選題）練習，循序練習會依序將題庫中所有題目列出，讓受測者作答。而模擬練習則由電腦出題，抽出一百題讓受測者測驗。題型分為是非題跟選擇題，因此答題介面設計上就必須依照題型而有所變化。最後是成績顯示，顯示答對題數以及答錯題數，並計算出成績。成績計算之後便會顯示正確答案，受測者可以瀏覽所有的正確答案。 6.2 需求 ¶ 表格 6-1 「題庫測驗系統」系統目的分析表 版本：1.0　 要做什麼 　 不要做什麼（不要做不代表不會做） 　 能做什麼 （第一格：必要項目） （第二格：次要項目） 建立是非題型與選擇題型可共用的資料結構，使用MS Access 2003資料庫。　 可提供循序練習及模擬練習。 答題區可依照不同題型而提供適當的選擇。 結束練習時可瀏覽正確答案。 可以統計答錯題數及答對題數，和最後成績。 不能做什麼（不能做代表不需要做） （第三格：不必要項目） 　　 （第四格：不需要項目） 提供答案的詳解。 將資料庫送上SQL，開發成網路版本。 表格 6‑2 「題庫測驗系統」系統目標分析表 版本： 　 重要 　　　　 不重要 　　 優先 （重） （急） 建立是非題型與選擇題型可共用的資料結構，使用MS Access 2...
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修復損毀的 SQLite DB 資料庫 修復損毀的 SQLite DB 資料庫 ¶ 當遇到 SQLite DB 資料庫損毀時，完全無法讀取資料，只見到錯誤訊息時，還有一個方法可以嘗試看看。 上圖的上半部，我們做了將壞掉資料庫匯出的動作；圖的下半部，我們將匯出的檔案匯入新的資料庫。 匯出資料庫 使用 sqlite3 {檔案名稱}，開啟壞掉的資料庫。 使用 .output tmp.sql ，在這裡 output 前面有個點，請各位要注意。這是指定資料匯出到 tmp.sql 檔案的方法。 使用 .dump 的指令才開始真正的匯出資料到 tmp.sql 檔案內，這過程要看原始資料庫大小，越大時間越長。 匯出完成 .quit 離開 sqlite3。 匯入資料庫 使用 sqlite3 {新檔案名稱}，在這裡任意建立一個新的資料庫。 使用 .read tmp.sql 讀取 tmp.sql 資料，並且匯入到 {新檔案名稱｜新資料庫}中。 匯入完成後， .quit 離開 sqlite3。 以上是個人成功的經驗，一個 5GB 的損毀資料庫，經過救援之後，變成 6GB ，但卻運作正常無誤。 如果有遇到類似的狀況，不妨試一試這個方法。 注意： 若你 dump 出來的檔案最後一行是 ROLLBACK ，請改為 COMMIT 。因為 ROLLBACK 會在你還原結束後執行，執行之後新資料庫會被清空。
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用１０種程式語言做影像二值化（Image binarization）

用１０種程式語言做影像二值化（Image binarization） 用１０種程式語言做影像二值化（Image binarization） ¶ 完整原始碼下載 簡介 ¶ 有些時候，我們需要將彩色影像轉換為黑白影像，這很簡單，利用門檻值的方法就可以做到。 作法 ¶ Visual C++ 2010 ¶ // 影像的高度 for ( int iY = 0; iY DibInfo->bmiHeader.biHeight; iY++ ) { // 影像的寬度 for ( int iX = 0; iX DibInfo->bmiHeader.biWidth; iX++ ) { // 影像的索引值，因為這張影像的24 bit ，所以要乘以3 lIDXA = ( iX * 3 ) + ( iY * imageA->DibInfo->bmiHeader.biWidth * 3 ); // 取得藍色像素值 byteRGB_BA = imageA->DibArry[lIDXA+0]; // 取得綠色像素值 byteRGB_GA = imageA->DibArry[lIDXA+1]; // 取得紅色像素值 byteRGB_RA = imageA->DibArry[lIDXA+2]; // 將RGB利用YUV公式轉換Y（灰階） dobYUV_YA = (0.299 * byteRGB_RA + 0.587 * byteRGB_GA + 0.114 * byteRGB_BA); // 利用...
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解決 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 解決 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index ¶ 這個錯誤通常出現在沒有設定索引時，想要建立一個 DataFrame。 ¶ In [2]: import pandas as pd dict1 = { 1 : "a" , 2 : "b" , 3 : "c" , 4 : "d" } df = pd . DataFrame ( dict1 ) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-68948f391692> in <module> 1 import pandas as pd 2 dict1 = { 1 : "a" , 2 : "b" , 3 : "c" , 4 : "d" } ----> 3 df = pd . DataFrame...
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Visual Basic 6.0 (VB6) 程式語言案例學習 (04. 人事考勤管理系統) Visual Basic 6.0 (VB6) 程式語言案例學習 (04. 人事考勤管理系統) ¶ 4.1 問題 ¶ 這也是紙本作業流程想要電腦化的需求，每年度有四次的評鑑，前三次的評鑑是由單位主管執行，而最後一次是由單位主管評分後，交由高層會議整合，訂出最後的評鑑考績。以往的做法就是先依據每一個單位，做出許多Excel表格，然後會整起來，變成一張Excel統計表，保留起來等待到下次評鑑時，同樣的步驟繼續進行，到第四次之後，這三張統計表的成績將作為第四次評鑑的參考，甚至有些個案會參考到更久之前的成績，為求能夠審慎的評鑑。 這項工作困難點在於，人員有新進、離職、留職停薪、…等等因素，並且要收集各單位的檔案，檔案繳交時間點非常零散，整理表格時要依照人員屬性而有不同的評鑑主管，例如：甲老師是國文科召集人，因職務原故評鑑單位為教務處、學務處、總務處、諮商中心、資源中心；乙老師是美育組長，評鑑單位為教務處、總務處、資源中心。總共有三百人左右，每個人員所屬職務不同，評鑑單位也不同。而計分方式，也是依照職務屬性而有不同百分比計算，例如：甲老師是國文科召集人，因此教務處評分佔60%，其餘單位的評分是佔10%；乙老師是美育組長，教務處佔20%，總務處佔10%，資源中心佔70%。而評鑑資料處理並非專人專責，而是由人事室的成員分攤處理，這又增加了複雜度。例如：交接的時候不清楚，有可能之後處理的人員，多了重複的作業。有些時候先紀錄在紙本上，尚未登錄在Excel統計表時，也有可能造成問題。但評鑑工作還是得進行，而且要審慎的計算，因為這會影響到考績。 因此希望能夠電腦化，簡化流程，而且調閱歷史資料要十分容易，並且可以透過筆記型電腦，於會議室投影，讓高層會議整合時可以直接填寫成績。 4.2 需求 ...
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