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在 PyQt 中，信號與槽（Signal & Slot）機制是用來實現物件間通信的核心機制。
當信號被發射時，槽函數（Slot）根據預先連接的規則被調用。這一過程有時候會呈現出「排隊」的現象，即信號並非立即執行，而是先放入事件隊列，等待事件循環（Event Loop）逐一處理。
本文將介紹其原理
PyQt 中的 pyqtSignal 和 pyqtSlot 教學
在使用 PyQt5 開發 GUI 程式時，信號 (Signal) 和 槽 (Slot) 是重要的機制，用於元件之間的通訊。
PyQt 提供了 pyqtSignal 和 pyqtSlot 來自定義信號和槽，進一步實現更靈活的功能。
本篇文章將帶你一步步建立一個簡單的 PyQt5 GUI 應用程式，通過 yt-dlp 來下載 YT 視頻。你可以在這個應用中輸入視頻的 URL，並即時看到下載進度。
GUI介面
下載到開啟的資料夾路徑
前置條件
在開始之前，請確保你已經安裝了以下軟體和庫：
安裝 Python 確保你
使用 yt-dlp 下載 YT的教學
yt-dlp 是一款強大的命令行工具，用於下載來自 YT 及其他流媒體平台的音視頻資源。
本篇文章將參考yt-dlp github上 如何使用 yt-dlp 快速下載。
一、什麼是 yt-dlp？
yt-dlp 是 youtube-dl 的分支項目，具
要讓滑鼠光標根據不同的繪圖模式改變形狀，可以使用 PyQt 的 QCursor 類來設置不同的滑鼠光標圖標。
假設是要畫ROI在畫布上，這樣當切換到矩形、圓形、筆等不同模式時，滑鼠光標會變為對應的圖標。
以下是如何實現這種效果的步驟：
定義光標變化的方法：根據不同的模式設置相應的光標，例如十字
在 PyQt 的應用程式中，我們經常需要追蹤滑鼠位置，尤其是在建立繪圖工具或處理繪圖邊界的情況下。以下是如何檢測滑鼠在畫布內外狀態的教學，並包含滑鼠事件處理及邊界判斷的細節。
目標
監測滑鼠進入與離開畫布的狀態，當滑鼠進入畫布範圍內時啟動繪製，而當滑鼠超出範圍時記錄最後一個有效位置。
實現邊
進一步探討 PyQt5 的一些進階功能，具體包括如何使用更多的控件如 QComboBox（下拉框）、QTableWidget（表格），如何使用 QMainWindow 建立多窗口應用，及如何自訂樣式和設計。
1. 使用 QComboBox（下拉框）
QComboBox 是一個下拉框控件，用來顯示
以下是一個關於 PyQt5 基礎教學的簡單入門文，帶你一步步了解如何從零開始建立 PyQt5 應用程序。
1. 安裝 PyQt5
首先，確保你安裝了 PyQt5 庫。打開終端或命令提示符，輸入以下命令進行安裝：
pip install pyqt5
2. 建立最簡單的 PyQt5 應用程序
在 PyQt 中，信號與槽（Signal & Slot）機制是用來實現物件間通信的核心機制。
當信號被發射時，槽函數（Slot）根據預先連接的規則被調用。這一過程有時候會呈現出「排隊」的現象，即信號並非立即執行，而是先放入事件隊列，等待事件循環（Event Loop）逐一處理。
本文將介紹其原理
PyQt 中的 pyqtSignal 和 pyqtSlot 教學
在使用 PyQt5 開發 GUI 程式時，信號 (Signal) 和 槽 (Slot) 是重要的機制，用於元件之間的通訊。
PyQt 提供了 pyqtSignal 和 pyqtSlot 來自定義信號和槽，進一步實現更靈活的功能。
本篇文章將帶你一步步建立一個簡單的 PyQt5 GUI 應用程式，通過 yt-dlp 來下載 YT 視頻。你可以在這個應用中輸入視頻的 URL，並即時看到下載進度。
GUI介面
下載到開啟的資料夾路徑
前置條件
在開始之前，請確保你已經安裝了以下軟體和庫：
安裝 Python 確保你
使用 yt-dlp 下載 YT的教學
yt-dlp 是一款強大的命令行工具，用於下載來自 YT 及其他流媒體平台的音視頻資源。
本篇文章將參考yt-dlp github上 如何使用 yt-dlp 快速下載。
一、什麼是 yt-dlp？
yt-dlp 是 youtube-dl 的分支項目，具
要讓滑鼠光標根據不同的繪圖模式改變形狀，可以使用 PyQt 的 QCursor 類來設置不同的滑鼠光標圖標。
假設是要畫ROI在畫布上，這樣當切換到矩形、圓形、筆等不同模式時，滑鼠光標會變為對應的圖標。
以下是如何實現這種效果的步驟：
定義光標變化的方法：根據不同的模式設置相應的光標，例如十字
在 PyQt 的應用程式中，我們經常需要追蹤滑鼠位置，尤其是在建立繪圖工具或處理繪圖邊界的情況下。以下是如何檢測滑鼠在畫布內外狀態的教學，並包含滑鼠事件處理及邊界判斷的細節。
目標
監測滑鼠進入與離開畫布的狀態，當滑鼠進入畫布範圍內時啟動繪製，而當滑鼠超出範圍時記錄最後一個有效位置。
實現邊
進一步探討 PyQt5 的一些進階功能，具體包括如何使用更多的控件如 QComboBox（下拉框）、QTableWidget（表格），如何使用 QMainWindow 建立多窗口應用，及如何自訂樣式和設計。
1. 使用 QComboBox（下拉框）
QComboBox 是一個下拉框控件，用來顯示
以下是一個關於 PyQt5 基礎教學的簡單入門文，帶你一步步了解如何從零開始建立 PyQt5 應用程序。
1. 安裝 PyQt5
首先，確保你安裝了 PyQt5 庫。打開終端或命令提示符，輸入以下命令進行安裝：
pip install pyqt5
2. 建立最簡單的 PyQt5 應用程序
📚 學習 / 工作類（擴充＋強化）
✅ hand in — 繳交（可分）
中文解釋：提交、繳交（作業、文件等）
You must hand in your homework before Friday.
你必須在星期五之前繳交作業。
I handed it in yesterday.
✅ wake up — 醒來（不可分）
I usually wake up at 7 AM.
我通常在早上七點醒來。
She woke up late today.
她今天晚起了。
👉 補充例句：
He woke up in the middle of the
（不可分）(可分)意思代表動詞片語可不可分開
✅ break down — 故障 / 損壞（不可分）
My car broke down on the highway.
我的車在高速公路上拋錨了。
The washing machine broke down again.
✅ hang out — 閒晃 / 聚會（不可分）
Do you want to hang out this weekend?
你這週末想一起閒晃嗎？
We used to hang out at that café after class.
我們以前常在那間咖啡廳下課後聚會
🧍♂️ 人際互動類（擴充＋強化）
✅ get along with — 與...相處融洽（不可分）
I really get along with my coworkers.
Do you get along with your in-laws?
👉 補充例句： It's
✨ 什麼是動詞片語（Phrasal Verb）？
動詞片語是 動詞 + 介系詞/副詞 所組成的固定搭配，整體意思常常與字面不符，是許多英文母語者天天使用的習慣用語。
🌟 片語動詞在句子中的文法結構
✅ 1. 基本結構：主詞 + 片語動詞 + 受詞
這是最常見的句型，也是學片語動詞的基礎套
在英文中，助動詞（Auxiliary Verbs） 扮演極為重要的角色。它們能幫助我們表達語氣、時間、動作狀態或說話者的態度。常見的助動詞分為兩類：
基本助動詞（Primary Auxiliaries）：如 do / be / have
情態助動詞（Modal Verbs）：如 can / ma
在英文中，完成式用來表達某動作在某一時間點之前已經完成。把它改成問句，就能詢問「某事是否已完成」、「何時完成」等。本文涵蓋：
現在完成式問句（Present Perfect Questions）
過去完成式問句（Past Perfect Questions）
未來完成式問句（Future Pe
在英文中，進行式問句常用來問「某個時間點正在進行的動作」，不論是當下、過去、或是從過去延續到現在的行為。
這篇文章會帶你系統掌握三種常見進行式問句：
✅ 現在進行式（Present Continuous）
✅ 過去進行式（Past Continuous）
✅ 現在完成進行式（Present
在英文對話中，問句是溝通的核心。無論是聊天、面試、旅行、寫信，學會如何問「正確的問題」非常重要！
本文要帶你了解：「簡單時態的問句形式（Simple Tense Questions）」，包含：
✅ 簡單現在式（Simple Present）
✅ 簡單過去式（Simple Past）
✅ 簡單
📚 學習 / 工作類（擴充＋強化）
✅ hand in — 繳交（可分）
中文解釋：提交、繳交（作業、文件等）
You must hand in your homework before Friday.
你必須在星期五之前繳交作業。
I handed it in yesterday.
✅ wake up — 醒來（不可分）
I usually wake up at 7 AM.
我通常在早上七點醒來。
She woke up late today.
她今天晚起了。
👉 補充例句：
He woke up in the middle of the
（不可分）(可分)意思代表動詞片語可不可分開
✅ break down — 故障 / 損壞（不可分）
My car broke down on the highway.
我的車在高速公路上拋錨了。
The washing machine broke down again.
✅ hang out — 閒晃 / 聚會（不可分）
Do you want to hang out this weekend?
你這週末想一起閒晃嗎？
We used to hang out at that café after class.
我們以前常在那間咖啡廳下課後聚會
🧍♂️ 人際互動類（擴充＋強化）
✅ get along with — 與...相處融洽（不可分）
I really get along with my coworkers.
Do you get along with your in-laws?
👉 補充例句： It's
✨ 什麼是動詞片語（Phrasal Verb）？
動詞片語是 動詞 + 介系詞/副詞 所組成的固定搭配，整體意思常常與字面不符，是許多英文母語者天天使用的習慣用語。
🌟 片語動詞在句子中的文法結構
✅ 1. 基本結構：主詞 + 片語動詞 + 受詞
這是最常見的句型，也是學片語動詞的基礎套
在英文中，助動詞（Auxiliary Verbs） 扮演極為重要的角色。它們能幫助我們表達語氣、時間、動作狀態或說話者的態度。常見的助動詞分為兩類：
基本助動詞（Primary Auxiliaries）：如 do / be / have
情態助動詞（Modal Verbs）：如 can / ma
在英文中，完成式用來表達某動作在某一時間點之前已經完成。把它改成問句，就能詢問「某事是否已完成」、「何時完成」等。本文涵蓋：
現在完成式問句（Present Perfect Questions）
過去完成式問句（Past Perfect Questions）
未來完成式問句（Future Pe
在英文中，進行式問句常用來問「某個時間點正在進行的動作」，不論是當下、過去、或是從過去延續到現在的行為。
這篇文章會帶你系統掌握三種常見進行式問句：
✅ 現在進行式（Present Continuous）
✅ 過去進行式（Past Continuous）
✅ 現在完成進行式（Present
在英文對話中，問句是溝通的核心。無論是聊天、面試、旅行、寫信，學會如何問「正確的問題」非常重要！
本文要帶你了解：「簡單時態的問句形式（Simple Tense Questions）」，包含：
✅ 簡單現在式（Simple Present）
✅ 簡單過去式（Simple Past）
✅ 簡單
AGV最佳路徑分析（自動導引車最佳路徑分析）時，目的是讓 AGV（自動導引車）在工廠、倉庫或其他環境中，找到最短、最有效率且安全的路徑完成任務。
什麼是AGV？
AGV 是一種自動駕駛的小車，可以運送物品，類似於會自己走路的小機器人。比如在超市運送牛奶，或者在工廠裡搬運零件。
什麼是最佳
Dijkstra 演算法實作
Dijkstra 是用來找到從一個起點到其他所有點的最短路徑的演算法，適合靜態地圖。
實作步驟
定義地圖：使用圖（Graph）表示地圖。
初始化距離：起點距離設為 0，其餘點設為無限大。
遍歷節點：逐步找出距離最短的節點，更新相鄰節點的距離。
結束條件：所有
A* (A-Star)演算法實作
A* (A-Star)是一種啟發式搜尋演算法，除了最短距離，還會考慮目標的估計距離（啟發式函數）。
實作步驟
定義地圖和啟發式函數。
初始化開放節點（Open Set）和已訪問節點（Closed Set）。
計算代價函數 f(n) = g(n) + h(n
要使用 CUDA（Compute Unified Device Architecture）來加速計算，首先需要在你的系統上設置和安裝相關的工具。CUDA 是由 NVIDIA 開發的平行計算框架，用於加速大量數據的運算，尤其在圖像處理、機器學習、科學計算等領域很有應用。
可以參考官方的安裝方式
以
呈上篇介紹如何訓練模型，此篇就主要介紹如何利用訓練好的模型來生成圖片
[深度學習][Python]DCGAN訓練生成手寫阿拉伯數字_生成篇
生成的結果
生成的圖片大小會根據，當初設置的生成器輸出大小來決定，當你使用生成對抗網絡（GAN）生成圖像時，生成器模型的最後一層通常會決定生成圖
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的GAN模型中的生成器來生成圖片
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
[深度學習][Python]訓練CNN的GAN模型來生成圖片_訓練篇
相較之下CNN的GAN生成的效果比較好，但模型也相對比較複雜，訓練時間花的也比較
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
AGV最佳路徑分析（自動導引車最佳路徑分析）時，目的是讓 AGV（自動導引車）在工廠、倉庫或其他環境中，找到最短、最有效率且安全的路徑完成任務。
什麼是AGV？
AGV 是一種自動駕駛的小車，可以運送物品，類似於會自己走路的小機器人。比如在超市運送牛奶，或者在工廠裡搬運零件。
什麼是最佳
Dijkstra 演算法實作
Dijkstra 是用來找到從一個起點到其他所有點的最短路徑的演算法，適合靜態地圖。
實作步驟
定義地圖：使用圖（Graph）表示地圖。
初始化距離：起點距離設為 0，其餘點設為無限大。
遍歷節點：逐步找出距離最短的節點，更新相鄰節點的距離。
結束條件：所有
A* (A-Star)演算法實作
A* (A-Star)是一種啟發式搜尋演算法，除了最短距離，還會考慮目標的估計距離（啟發式函數）。
實作步驟
定義地圖和啟發式函數。
初始化開放節點（Open Set）和已訪問節點（Closed Set）。
計算代價函數 f(n) = g(n) + h(n
要使用 CUDA（Compute Unified Device Architecture）來加速計算，首先需要在你的系統上設置和安裝相關的工具。CUDA 是由 NVIDIA 開發的平行計算框架，用於加速大量數據的運算，尤其在圖像處理、機器學習、科學計算等領域很有應用。
可以參考官方的安裝方式
以
呈上篇介紹如何訓練模型，此篇就主要介紹如何利用訓練好的模型來生成圖片
[深度學習][Python]DCGAN訓練生成手寫阿拉伯數字_生成篇
生成的結果
生成的圖片大小會根據，當初設置的生成器輸出大小來決定，當你使用生成對抗網絡（GAN）生成圖像時，生成器模型的最後一層通常會決定生成圖
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的GAN模型中的生成器來生成圖片
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
[深度學習][Python]訓練CNN的GAN模型來生成圖片_訓練篇
相較之下CNN的GAN生成的效果比較好，但模型也相對比較複雜，訓練時間花的也比較
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
感知器是一種基本的神經網路模型，用於二分類問題。它模擬了人腦神經元的工作原理，通過調整權重和偏差值來達到預測和分類的目的。
感知器流程
輸入
資料的輸入:
輸入層接受資料的輸入，每個輸入對應一個特徵，還有一個固定的偏差神經元。
資料經過每個神經元時，會乘上相應的
本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練，在處理數據的部份，特徵工程用兩種方式去做處理，分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。
特徵選取的方法中，使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵
特徵萃取的方法中，使用了PCA降維
前言
上一篇討論到如何訓練出模型，此篇將說明Streamlit建立的簡單Web應用程式的解說
Streamlit網頁App_貓狗辨識 連結
程式碼Github連結
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料，用網頁展現成果_模型訓練篇
如何連動github與stramlit可以參考
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
Sequential Feature Selection(SFS)
用中文來解釋為，逐一特徵選取訓練，找出最重要的特徵，以提高模型的性能和效率
SFS 的一些用途包括：
維度縮減： 在高維度數據中，許多特徵可能是多餘或不重要的，使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵，從而減少計算和記憶體需求
感知器是一種基本的神經網路模型，用於二分類問題。它模擬了人腦神經元的工作原理，通過調整權重和偏差值來達到預測和分類的目的。
感知器流程
輸入
資料的輸入:
輸入層接受資料的輸入，每個輸入對應一個特徵，還有一個固定的偏差神經元。
資料經過每個神經元時，會乘上相應的
本文會利用sklearn引入breast_cancer datasets來訓練，在處理數據的部份，特徵工程用兩種方式去做處理，分別是特徵選取與特徵萃取的方式去做比較。
特徵選取的方法中，使用了KNN 分類器來選出最重要的兩個特徵
特徵萃取的方法中，使用了PCA降維
前言
上一篇討論到如何訓練出模型，此篇將說明Streamlit建立的簡單Web應用程式的解說
Streamlit網頁App_貓狗辨識 連結
程式碼Github連結
[機器學習]CNN學習MNIST 手寫英文字母資料，用網頁展現成果_模型訓練篇
如何連動github與stramlit可以參考
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
Sequential Feature Selection(SFS)
用中文來解釋為，逐一特徵選取訓練，找出最重要的特徵，以提高模型的性能和效率
SFS 的一些用途包括：
維度縮減： 在高維度數據中，許多特徵可能是多餘或不重要的，使用 SFS 可以找到最能代表數據的特徵，從而減少計算和記憶體需求
適合：Windows 10/11、Python 3.9~3.12
測試環境paddleocr==3.2.0、paddlepaddle==3.
使用 TextRecognition 文字辨識模型
以下參考官網
1️⃣ 建立與啟動虛擬環境
建議用 virtualenv 或 conda（避免污
單純比較單行文字的結果
PaddleOCR 辨識率及速度就高好多，資料集為英文加數字
詳細比較結果
PaddleOCR只有少數O跟0會誤判
1. Tesseract 的 AI 模型
版本差異
Tesseract 3 以前：主要是傳統 OCR（字元切割 → 模板匹配/分類器）。
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時，我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。
如果沒有妥善管理記憶體，程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。
尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下，容易發生這個問題。
MemoryError:
在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
適合：Windows 10/11、Python 3.9~3.12
測試環境paddleocr==3.2.0、paddlepaddle==3.
使用 TextRecognition 文字辨識模型
以下參考官網
1️⃣ 建立與啟動虛擬環境
建議用 virtualenv 或 conda（避免污
單純比較單行文字的結果
PaddleOCR 辨識率及速度就高好多，資料集為英文加數字
詳細比較結果
PaddleOCR只有少數O跟0會誤判
1. Tesseract 的 AI 模型
版本差異
Tesseract 3 以前：主要是傳統 OCR（字元切割 → 模板匹配/分類器）。
在使用 Python 進行影像處理 或 資料科學運算 時，我們常常需要載入大量圖片或產生大量矩陣。
如果沒有妥善管理記憶體，程式很容易因為 RAM 爆滿 (Out Of Memory, OOM) 而崩潰。
尤其是在舊電腦win7 32位元狀況下，容易發生這個問題。
MemoryError:
在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
交通紅綠燈辨識是一個經典的影像處理應用案例，無論是機器人導航、車輛輔助駕駛，甚至影像監控系統，都少不了這個功能。
今天我們要用 OpenCV 和 NumPy，搭配 HSV 色彩空間，快速實作一個 高穩定度的紅綠燈判斷系統。
結果圖
1. 為什麼要用 HSV 而不是 RGB
傳統 RGB
在影像處理的專案中，我們經常會遇到「複製圖片」與「將圖片傳入函式」的需求。這兩個動作看似簡單，實際上卻藏有許多細節，特別是在 Python 的 numpy array（OpenCV 讀進來的圖片即為 numpy array）操作上，**shallow copy（淺拷貝）與deep copy（深拷貝）
什麼是透視變換矩陣？
在影像處理中，**透視變換矩陣（Perspective Transformation Matrix）**是一種可以把一個平面上的四邊形區域，映射到另一個平面上四邊形區域的數學工具。
這個矩陣通常是 3x3 的形式，稱為「單映射矩陣（Homography Matrix）」。
在 Python 影像處理（OpenCV、skimage）專案中，二值圖像的像素值與資料型態常常讓人踩雷！
本文以「骨架端點偵測」為例，帶你認識這個常見問題、如何避免，以及正確的寫法。
1️⃣ 問題背景
我們常會用**骨架化（skeletonization）**來分析物件形狀，並想找出骨架的
在工業視覺、文字辨識、或醫學影像中，我們常常需要對物件的線條進行寬度一致性分析。本篇文章將深入解析一段實作程式碼，這段程式會針對輸入的 二值影像區塊，執行：
骨架化（Skeletonization）
距離轉換（Distance Transform）
線寬統計分析（Mean, Std, CV 等
在影像處理或機器視覺應用中，了解相機的視野（Field of View, FOV）與解析度（Resolution）是關鍵步驟。本教學將帶你從實作一個圖形化計算工具出發，深入了解 FOV 與解析度如何根據鏡頭參數與感光元件規格計算出來。
📦 工具簡介：PyQt5 GUI 應用
這個應用是使用
測試Python 3.12.10版本與目前使用的3.87版本 差異
參考以下文章
在 Python 3.8.6 vs 3.12.10 上跑同一組程式，比較不同類型任務的效能差異。
成果彙整
程式碼參考如下
🧮 數值運算密集 (CPU bound)
import time
def
1. 什麼是物件的記憶體位置？
在 Python 中，每個物件在記憶體中都有一個唯一的位置，這個位置可以用 id() 函式查詢。
這個 id 在 CPython（最常見的 Python 實作）中，實際上就是物件的記憶體地址。
a = [1, 2, 3]
print(id(a))
1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
在資料視覺化專案中，如果你需要在網頁上呈現大量項目，例如圖片、紀錄、分析結果，一次性載入所有內容可能會讓使用者介面卡頓或混亂。
本篇教學會引導你如何使用 Python 的 Dash 框架，製作一個具有「分頁功能」的網頁應用，讓使用者可以滑動頁面選擇器 (Slider) 分頁檢視資料。
🧩 功
subprocess 是 Python 標準庫中的一個模組，用來啟動子進程（例如執行外部程式或其他 Python 腳本）。在這篇教學中，我們將聚焦於 subprocess.Popen() 的實際應用，並結合執行 Python 腳本的情境進行說明。
📌 為什麼使用 subprocess.Pope
Dash 是由 Plotly 所開發的 Python Web 應用框架，用來快速建構互動式資料視覺化應用。dcc.Graph 是 Dash 中的核心元件之一，用來顯示圖表（基於 Plotly 的視覺化功能），支援互動操作如滑鼠移動、點擊、縮放等。
📌 什麼是 dcc.Graph？
dcc.G
最近感覺有點瓶頸的感覺，來練習Leetcode並做筆記記錄下來。
128. Longest Consecutive Sequence
Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consec
當你在開發 Python 應用時，常會使用 logging 模組來記錄程式運行的資訊。不過，你可能會遇到這個令人困惑的問題：
當 logging 模組一開始就已經「有 handler」時，你後續設定的 basicConfig() 完全無效！
這篇文章將完整解析這個問題的根本原因、如何重現、以及該
隨著 Apple 設備越來越普及，許多人在傳輸或下載 iPhone 照片時，會發現照片的副檔名變成了 .HEIC。這種檔案在 Windows 系統上常常無法直接開啟或編輯，因此了解如何將 .HEIC 圖片轉換成更通用的 .PNG 格式就變得非常重要。
本文將帶你一步步了解 HEIC 是什麼，並使用
📌 你將學會：
Input, Output, State 差異與用途
多個輸入的 callback 使用方法
使用者動作判斷（例如：只在按下按鈕時觸發）
利用 dash.callback_context 控制觸發條件
實作：多條國家生命線圖 + 自訂年份區間 + 按鈕觸發圖表更新
✳
測試Python 3.12.10版本與目前使用的3.87版本 差異
參考以下文章
在 Python 3.8.6 vs 3.12.10 上跑同一組程式，比較不同類型任務的效能差異。
成果彙整
程式碼參考如下
🧮 數值運算密集 (CPU bound)
import time
def
1. 什麼是物件的記憶體位置？
在 Python 中，每個物件在記憶體中都有一個唯一的位置，這個位置可以用 id() 函式查詢。
這個 id 在 CPython（最常見的 Python 實作）中，實際上就是物件的記憶體地址。
a = [1, 2, 3]
print(id(a))
1️⃣ 問題背景
在自動化、MES/SFCS、WebService 整合時，Python 常需將一組 dict 陣列（list of dict）包成字串，再塞進 JSON 的某個欄位。
這是因為**對方系統（如 LabVIEW、C# WebService）**僅接受「字串型態」的 JSON a
在資料視覺化專案中，如果你需要在網頁上呈現大量項目，例如圖片、紀錄、分析結果，一次性載入所有內容可能會讓使用者介面卡頓或混亂。
本篇教學會引導你如何使用 Python 的 Dash 框架，製作一個具有「分頁功能」的網頁應用，讓使用者可以滑動頁面選擇器 (Slider) 分頁檢視資料。
🧩 功
subprocess 是 Python 標準庫中的一個模組，用來啟動子進程（例如執行外部程式或其他 Python 腳本）。在這篇教學中，我們將聚焦於 subprocess.Popen() 的實際應用，並結合執行 Python 腳本的情境進行說明。
📌 為什麼使用 subprocess.Pope
Dash 是由 Plotly 所開發的 Python Web 應用框架，用來快速建構互動式資料視覺化應用。dcc.Graph 是 Dash 中的核心元件之一，用來顯示圖表（基於 Plotly 的視覺化功能），支援互動操作如滑鼠移動、點擊、縮放等。
📌 什麼是 dcc.Graph？
dcc.G
最近感覺有點瓶頸的感覺，來練習Leetcode並做筆記記錄下來。
128. Longest Consecutive Sequence
Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consec
當你在開發 Python 應用時，常會使用 logging 模組來記錄程式運行的資訊。不過，你可能會遇到這個令人困惑的問題：
當 logging 模組一開始就已經「有 handler」時，你後續設定的 basicConfig() 完全無效！
這篇文章將完整解析這個問題的根本原因、如何重現、以及該
隨著 Apple 設備越來越普及，許多人在傳輸或下載 iPhone 照片時，會發現照片的副檔名變成了 .HEIC。這種檔案在 Windows 系統上常常無法直接開啟或編輯，因此了解如何將 .HEIC 圖片轉換成更通用的 .PNG 格式就變得非常重要。
本文將帶你一步步了解 HEIC 是什麼，並使用
📌 你將學會：
Input, Output, State 差異與用途
多個輸入的 callback 使用方法
使用者動作判斷（例如：只在按下按鈕時觸發）
利用 dash.callback_context 控制觸發條件
實作：多條國家生命線圖 + 自訂年份區間 + 按鈕觸發圖表更新
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沙壩二日旅行 🌤️
Day 1｜登上番西邦峰⛰️ 搭纜車一路升上雲端，雲海和山巒像夢一樣。 下午｜漫步貓貓村🐾 順著石階走進小村，瀑布聲、貓貓、手作攤，時間都慢下來了。
Day 2｜老寨村梯田健走10公里🌾 沿著層層疊疊的稻田健行，一路看見最真實的山村生活。下午回程
沙壩至番西邦峰
Switch 2 玩《海賊無雙4》：從「能玩」到「享受」的飛躍
如果你跟我一樣，是從 Switch 1 時代就開始玩《海賊無雙4》，那你一定對那種「為了便攜性而犧牲畫質和流暢度」的感覺不陌生。雖然遊戲本身的核心樂趣不變，但在 Switch 1 上遊玩，特別是當同屏敵人一多，畫面卡頓和解析度下降的狀
坐車約10分鐘，叫Grab坐車去吃。走路要有段距離。據說老闆有在台灣打工過，會中文，吃飽若叫不到車也可以請老闆幫忙叫車。
口味真的不錯，叫的每一道菜都好吃，也有滷肉飯可以點。
有中文菜單可以參考。
map
菜單
中文菜單
菜餚圖片
山景水景真的很壯觀，入園門票有30萬跟25萬的兩種選擇，但其實當下我也沒有聽懂，就選擇最貴的就對了，哈哈。
但上一次來是有含素食自助餐吃到飽的，但覺得不優。這次11點才到，快過吃飯時間所以櫃檯沒有給這方案。
📍 位置與概況
三祝寺位於越南河內以南約60–70公里的河南省金榜縣三星
離飯店很近的韓式餐廳，但其實餐點偏普通，但飲料是蠻好喝的店。
優點應該就是有菜單可以點餐及飲料還不錯的店。
菜單
食物圖
我是點了一杯珍奶，炸雞翅，泰式牛肉雞蛋火鍋麵，這樣總共12萬五千越南盾，約台幣160元。
泰式牛肉雞蛋火鍋麵來時，湯還是滾的。
雞翅不好吃，薯條普通，醬是他們當地的甜
🏨 基本概況
坐落於河內以南約80 公里的河內省府里市中心，地址為69 Chau Cau或60 Bien Hoa街，地處市中心商圈，臨近夜市、餐廳與購物中心 。
飯店共27層樓，是府里最高地標，共有 180間房半包套房，涵蓋Deluxe、Premium（或Business）和Suite三種房型
心血來潮就找距離府里飯店比較近的有什麼景點，就看到地圖上有兩間看起來蠻有歷史感的教堂，就想去看看了，拍拍照。
第一個教堂
越南河內南方的「Sở Kiện 聖殿主教座堂（Vương Cung Thánh Đường Sở Kiện / The Parish Church of So Kie
不喜內臟類的勿進此店，他料都是內臟類的
原來越南不止雞肉很有嚼勁，連內臟類的也十分有。咬到嘴巴會很酸
額外加了一份粉腸 也才7萬越南盾，約85塊。十分划算。
點餐方式
比手畫腳搭配google翻譯，他們還是會用越南話回你，他說他的你說你的，完成點餐
食物圖片
慣例還是送了盆菜來，這盆都是
一個不起眼的路邊小攤，一個火盆，兩個人坐著小板凳在那邊烤，旁邊有小桌椅可以坐著吃喝，很當地的感覺。
但烤雞翅跟越南法國麵包是好吃的。
偶爾會有人拿菜單給你來點餐，但我大多時候都直接用比的。
地圖位置在
食物圖
這樣全部加起來20萬越南盾，約台幣250元，感覺是不錯，烤田螺比較貴一點
沙壩二日旅行 🌤️
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Day 2｜老寨村梯田健走10公里🌾 沿著層層疊疊的稻田健行，一路看見最真實的山村生活。下午回程
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Switch 2 玩《海賊無雙4》：從「能玩」到「享受」的飛躍
如果你跟我一樣，是從 Switch 1 時代就開始玩《海賊無雙4》，那你一定對那種「為了便攜性而犧牲畫質和流暢度」的感覺不陌生。雖然遊戲本身的核心樂趣不變，但在 Switch 1 上遊玩，特別是當同屏敵人一多，畫面卡頓和解析度下降的狀
坐車約10分鐘，叫Grab坐車去吃。走路要有段距離。據說老闆有在台灣打工過，會中文，吃飽若叫不到車也可以請老闆幫忙叫車。
口味真的不錯，叫的每一道菜都好吃，也有滷肉飯可以點。
有中文菜單可以參考。
map
菜單
中文菜單
菜餚圖片
山景水景真的很壯觀，入園門票有30萬跟25萬的兩種選擇，但其實當下我也沒有聽懂，就選擇最貴的就對了，哈哈。
但上一次來是有含素食自助餐吃到飽的，但覺得不優。這次11點才到，快過吃飯時間所以櫃檯沒有給這方案。
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三祝寺位於越南河內以南約60–70公里的河南省金榜縣三星
離飯店很近的韓式餐廳，但其實餐點偏普通，但飲料是蠻好喝的店。
優點應該就是有菜單可以點餐及飲料還不錯的店。
菜單
食物圖
我是點了一杯珍奶，炸雞翅，泰式牛肉雞蛋火鍋麵，這樣總共12萬五千越南盾，約台幣160元。
泰式牛肉雞蛋火鍋麵來時，湯還是滾的。
雞翅不好吃，薯條普通，醬是他們當地的甜
🏨 基本概況
坐落於河內以南約80 公里的河內省府里市中心，地址為69 Chau Cau或60 Bien Hoa街，地處市中心商圈，臨近夜市、餐廳與購物中心 。
飯店共27層樓，是府里最高地標，共有 180間房半包套房，涵蓋Deluxe、Premium（或Business）和Suite三種房型
心血來潮就找距離府里飯店比較近的有什麼景點，就看到地圖上有兩間看起來蠻有歷史感的教堂，就想去看看了，拍拍照。
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越南河內南方的「Sở Kiện 聖殿主教座堂（Vương Cung Thánh Đường Sở Kiện / The Parish Church of So Kie
不喜內臟類的勿進此店，他料都是內臟類的
原來越南不止雞肉很有嚼勁，連內臟類的也十分有。咬到嘴巴會很酸
額外加了一份粉腸 也才7萬越南盾，約85塊。十分划算。
點餐方式
比手畫腳搭配google翻譯，他們還是會用越南話回你，他說他的你說你的，完成點餐
食物圖片
慣例還是送了盆菜來，這盆都是
一個不起眼的路邊小攤，一個火盆，兩個人坐著小板凳在那邊烤，旁邊有小桌椅可以坐著吃喝，很當地的感覺。
但烤雞翅跟越南法國麵包是好吃的。
偶爾會有人拿菜單給你來點餐，但我大多時候都直接用比的。
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這樣全部加起來20萬越南盾，約台幣250元，感覺是不錯，烤田螺比較貴一點
製作縮時影片（Time-lapse video）通常需要耗費大量剪輯工作，但如果你只是想把一段普通影片快速加速輸出為縮時效果，使用 ffmpeg 搭配 Python 就能輕鬆搞定。
這篇文章將教你如何使用一段簡單的 Python 程式碼，將原始影片加速為 10 倍、20 倍甚至更快的縮時影片，適合
在剪映（CapCut）、Premiere、或其他字幕工具中，我們常會遇到字幕預設是簡體中文，但如果你是繁體使用者，閱讀或播出時可能會感到不習慣。
本文將教你如何透過 Python 與強大的 OpenCC 套件，快速將 .srt 字幕檔案中的簡體字轉換為繁體字，保留時間軸與字幕格式不變，實現自動化轉
FFmpeg 將照片合成 MP4 影片簡介
什麼是 FFmpeg？
FFmpeg 是一套跨平台的開源多媒體框架，能夠錄製、轉換數位音訊、影片，並能將其轉換成不同格式。它支援幾乎所有常見的影音格式。
照片合成 MP4 的應用場景
製作時光縮影（Timelapse）
照片幻燈片展示
動畫製作
GoPro Max Lens Mod 2.0 是一款專為 GoPro HERO9、HERO10、HERO11 和 HERO12 Black 設計的超廣角鏡頭模組，旨在提升拍攝視野、影像穩定性及使用便利性。以下是其詳細介紹：
📸 主要規格與特色
超廣角視野：提供高達 177° 的視角，遠超過標
FFmpeg 是一套強大的開源音訊與視訊處理工具，能用來轉檔、剪輯、錄音、串流等。安裝它是學習影片處理與自動化編碼流程的重要第一步。
🧰 一、FFmpeg 是什麼？
FFmpeg 是一個跨平台的指令列工具，可對音訊與影片進行編碼、解碼、轉檔、轉碼、剪輯、串流處理等操作，支援幾乎所有的影音格式
製作縮時影片（Time-lapse video）通常需要耗費大量剪輯工作，但如果你只是想把一段普通影片快速加速輸出為縮時效果，使用 ffmpeg 搭配 Python 就能輕鬆搞定。
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超廣角視野：提供高達 177° 的視角，遠超過標
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GitLab 是一個基於 Git 的完整 DevOps 平台，主要用於程式碼版本控制、協作開發與自動化部署。它類似於 GitHub，但 GitLab 提供了更多一站式的功能，讓團隊可以在同一個平台上完成從程式碼管理、CI/CD（自動化測試與部署）、Issue 追蹤到程式碼審查等所有開發流程。
Gi
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Gi
