動物相機App的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

4D百科：恐龍世界

為了解決動物相機App的問題，作者迪沃（Devar）教育娛樂科技公司 這樣論述：

　　由3D藝術家根據專家學者們蒐集的資料， 　　繪製炫目的恐龍出場動畫！   　　．從最知名到鮮為人知的物種應有盡有，包括恐龍小檔案、棲息地與出土地點及趣味知識。 　　古生物學家掃描化石，打造恐龍的3D影像，藉以估計恐龍的高度和重量，還可以了解牠如何行走、奔跑或飛行，甚至了解牠的行為。   　　全書共有33種恐龍，42個宛如親臨現場的擴增實境場景，外加酷炫動畫與33個迷你遊戲。讀者將觀看由3D藝術家根據亞伯達大學、加州大學、倫敦自然歷史博物館等多處獲得的科學數據所精心打造的數十個個中生代互動場景。   　　．看到栩栩如生的恐龍，一點都不難！3D藝術家根據博物館模型繪製，AR效果加入互動功

能，不但可以讓恐龍前往讀者點擊指定的地方，還可以餵食恐龍！   　　AR擴增實境增加的互動功能，讓讀者可以餵養不同的恐龍，了解草食性動物和肉食性動物的區別，控制這些神秘巨獸的動作並比較牠們的大小。AR相機模式將幫助探險者與這群遠古動物一起拍攝令人驚嘆的照片並錄製精彩影片！   　　．恐龍問與答單元 　　詳細說明恐龍的生存年代、活躍地區、古生物學家研究恐龍的方式、科學家能不能複製恐龍等等，共有9個知識與趣味兼具的問題。   　　＊不保證Devar APP在所有行動裝置機型上都能使用。   本書特色   　　※透過立體動畫了解更多關於恐龍的習性與行為。 　　※附贈的AR APP互動功能將提升閱讀與

學習新知的更多樂趣。 　　※33 種獨特恐龍，42個宛如親臨現場的擴增實境場景，33個迷你遊戲。

動物相機App進入發燒排行的影片

手機遊戲應用程式《蔬寶英雄》之創作論述

為了解決動物相機App的問題，作者林冠宇 這樣論述：

《蔬寶英雄》是一款推廣多蔬食、少吃肉的手機遊戲APP，以「記錄飲食」的方式培養玩家對自身健康管理的掌握同時推廣環境保護。近幾年來，溫室氣體含量增加，造成氣候極端變化，導致海平面迅速上升，其中與畜牧業有著密不可分的關係。因此，創作者希望藉由《蔬寶英雄》的設計，以習慣養成的方式，讓更多人重視全球暖化議題同時提倡吃蔬減碳的觀念。文獻探討中，列出四個關於健康管理與習慣養成的作品作為參考案例，並歸納整理參考的依據來進行說明。創作背景以畜牧業的動物作為美術參考，動物們擔任遊戲中的角色，讓操作者在飲食記錄中可以將動物收集並送至屬於牠們的烏托邦。作品設計的軟體設備是透過 Adobe Illustrator

繪製圖像以及運用 Cordova 程式來撰寫APP兩種軟件製作，並操作具有相機功能的智慧型手機作為本創作的硬體設備。《蔬寶英雄》的特色在於透過照相的方式記錄食物，此設計目的是避免玩家在記錄過程中因得勝心而產生的作弊行為。於其他同類型遊戲相比，《蔬寶英雄》的社群系統讓玩家互相勉勵，並營造一個美好的情境帶領玩家盡興遊玩。創作者藉由本創作《蔬寶英雄》手機遊戲APP，協助操作者習慣的養成與健康的管理，透過遊戲互動及成就機制的方式，幫助玩家增加地球的環保知識。

一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例

為了解決動物相機App的問題，作者張德豐 這樣論述：

★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 　　本書技術重點 　　✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫 　　✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測 　　✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識 　　✪分水嶺演算法，用在醫學診斷 　　✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet 　　✪OCR原理及實作、小波技術處理 　　✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理 　　✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法 　　✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流

法 　　✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作 　　✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制 　　✪物件偵測，包括RCNN及YOLO 　　✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發 　 本書特色 　　◎案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 　　本書以「概述+ 案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 　　◎點線面完美結合，兼顧性強 　　本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的

基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。  

使用行動裝置利用深度學習在追蹤辨識流浪貓犬之研究

為了解決動物相機App的問題，作者劉喬恩 這樣論述：

此篇研究在於探討使用手機進行流浪動物的辨識與追蹤，並嘗試解決流浪動物造成的社會問題，同時去協助牠們。我們設計了一個手機應用程式，針對流浪犬隻、流浪家貓進行辨識，並結合開放式街圖（Open Street Map, OSM），顯示流浪動物的地理資訊。透過應用程式，使用者可得知哪裡有流浪動物、哪一種類的動物及需要什麼樣的協助。另外，如果使用者發現有流浪動物並沒有在應用程式上顯示，使用者可先透過照相機拍照，並傳送至辨識系統進行辨識。如果辨識成功，使用者可新增其他有關該動物的資訊，並上傳至後端資料庫。而我們置入的辨識系統，使用ml5.js提供的開源程式碼，另外我們還使用You Look Only On

ce（Yolo）進行訓練。而Yolo訓練出來的模組，精準度高達94%。最後我們希望透過此應用程式，使一些樂於收養流浪動物的人士收養流浪動物，或協助收容所對流浪動物的抓捕。