【目錄】
▌1 常見的IDE 安裝與環境設定

1-1 基本IDE 安裝-VS Code 介紹

1.2 基本IDE 介紹-Anaconda-Jupyter Notebook

1.3 Google Colaboratory 安裝

1.4 API 與Python 環境衝突與物件辨識的系統設計



▌2 Pandas 的基礎操作與生成式AI 工作協作

2.1 Pandas 多欄位取值、多列取值

2.2 Pandas 提取字串和多條件取值在影像紀錄應用

2.3 資料框轉字串在系統上的應用

2.4 Cladue AI 程式協作和NotebookLM 心智圖用於程式架構分析



▌3 Gemini 3.0 用於影像互動遊戲設計

3.1 使用提示語設計小遊戲- 使用MediaPipe 設計肢體辨識

3.2 使用提示語設計小遊戲- 長者照護系統結合CSV 輸出

3.3 Gemini 遊戲範例- 寶可夢設計、3D 撞球、急速跑酷



▌4 AI 影像觀念介紹

4.1 物件偵測與影像分割介紹

4.2 卷積神經網路介紹

4.3 Teachable Machine 快速辨識實作結合前端應用

4.3 YOLO 模型版本與觀念介紹

4.4 COCO 資料集介紹



▌5 交通部即時車流影像辨識應用

5.1 OpenCV-SSD 框架介紹

5.2 YOLOv4 應用車流影像辨識

5.3 Ultralytics YOLOv8 模型應用車流影像辨識

5.4 車流影像辨識紀錄與基礎分析



▌6 YouTube 影像辨識實作

6.1 YouTube API 的介紹-yt-dlp 和pytube 為例

6.2 行人影像辨識- 以東京散步影像為例

6.3 直播影像辨識- 以三峽老街影像為例

6.4 球賽影像辨識為例

6.5 產線物流影像辨識實作為例



▌7 YOLO 模型結合Linebot Messaging API 用於肢體辨識

7.1 YOLOv4 和YOLOv5 和YOLOv8 和YOLOv8-pose 物件偵測模組比較

7.2 YOLOv8-pose 模型辨識應用- 使用flask 呈現

7.3 YOLOv8-pose 模型辨識應用- 使用csv 紀錄

7.4 Linebot Messaging API 申請應用介紹

7.5 YOLOv8-pose 模型辨識結合Linebot Messaging API 通知應用

7.6 YOLOv8-pose 模型用於球賽分析

7.7 YOLOv8-pose 模型用於大阪和維也納街景直播



▌8 閉眼偵測應用實作

8.1 OpenCV 結合眼睛追蹤與閉眼提示實作

8.2 OpenCV 結合眼睛追蹤與閉眼提示寫進csv

8.3 winsound 系統聲介紹設計

8.4 閉眼時發出系統聲設計實作

8.5 臉部與左右眼的標示追蹤應用

8.6 閉眼播放小星星

8.7 閉眼發出蜂鳴聲設計



▌9 Resend API 寄信模組應用

9.1 Resend API 申請與介紹

9.2 YOLOv8-Pose 模型辨識結合Resend 寄信通知應用



▌10 火災與濃霧辨識實作

10.1 火災與濃煙辨識模型結合YOLOv8 實作

10.2 火災與濃煙辨識模型結合Resend 寄信模組通知實作

10.3 結合USB CAM 打造實際監測火警和濃煙系統

10.4 使用Tkinter 框架打包火災與濃煙辨識系統



▌11 MediaPipe +CVZone 介紹應用

11.1 Google MediaPipe Studio 介紹

11.2 Python kernel 環境版本和cvzone 版本安裝設定

11.3 舊版MediaPipe 用於手部、臉部、肢體辨識

11.4 新版MediaPipe 用於手部、臉部、肢體辨識

11.5 暴力行為檢測系統

11.6 危險刀具檢測系統



▌12 OpenCV 結合排程和Groq 的辨識

12.1 APScheduler API 的定時定量設計介紹與應用

12.2 結合USB CAM 定時拍照或錄影系統設計

12.3 Groq API 申請與辨識模組介紹

12.4 結合USB CAM 定時拍照或錄影系統結合Groq 影像辨識

12.5 USB CAM 結合Groq 影像辨識和語音輸出



▌13 文件OCR 辨識應用

13.1 單一發票與收據OCR 實作

13.2 多張發票與收據OCR 實作

13.3 多張發票與收據OCR 結合多個工作表紀錄實作

13.4 多張發票與收據OCR 辨識結果結合Google driver 備份

13.5 OCR 部署到Hugging Face 之辨識APP 應用



▌14 郵局存簿辨識應用

14.1 本機端的OCR 辨識

14.2 使用中華郵政存簿進行辨識

14.3 Pandas 勾稽比對系統設計

14.4 存簿帳號辨識結果與客戶輸入結果比較



▌15 補充與回顧

15.1 USB CAM 危險區域結合手部觸控警示字樣設計

15.2 USB CAM 危險區域結合手部觸控警示聲音發送

15.3 USB CAM 危險區域改成正方形設計

15.4 新增摩托車於車流辨識

15.5 調參用於物流辨識應用

15.6 互動式數字儀表板

15.7 手指截圖

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