抽幀英文的問題，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

心：夏目漱石探究人心幽暗面的懺情錄

為了解決抽幀英文的問題，作者夏目漱石 這樣論述：

20世紀亞洲最重要的五大名作之一， 日本讀者票選「最喜愛的一本書」TOP.1 每個人的內心深處，都藏著一個陽光照不進來的角落。 即便是最親密的愛人與朋友， 也無法踏進這個充滿悔恨與痛苦的禁區， 除非，你願意放過自己！ 　　★ 日本文學史上最暢銷的小說，高中教科書指定收錄，累積銷售突破7,000,000冊 　　★ 七度翻拍成影視作品，由日本電視台改編成「青澀文學」動畫；台劇《華燈初上》蘇媽媽最愛的一本書 　　★ 歷時百年不朽，廣泛譯成世界各國語言 　　★《我是貓》國民作家夏目漱石晚期代表作：「推薦這本探究人心的書，給渴望探究自己內心的人。」 　　人心，就像不待風吹而自落的花。 　　那些

平日看起來善良的人， 　　一旦遇到緊要關頭，任誰都會變成壞人…… 　　接下來， 　　我即將告訴你的祕密， 　　請把它們全部藏在你一個人的心中。 　　《心》寫於一九一四年，夏目漱石四十七歲時，晚年漱石久病纏身，文風轉為觀照內心的衝突與不安、剖析人性的矛盾與拉扯。 　　年輕的大學生「我」，在鎌倉海水浴場結識幽微莫測的「老師」。在返回東京後，「我」因主動拜訪老師，兩人日漸熟識，然而老師的心就像一個神祕的魔盒，隱藏著無數祕密：   　　──為什麼老師要「我」凝神注視人倫道德上的陰暗？ 　　──為什麼老師說戀愛是罪惡？ 　　──為什麼老師要一生背負罪惡感，過著自我放逐的孤獨生活？   　　漱石以循序

漸進的獨特敘事模式，故事前半伏筆鋪陳，劇情層層推進，從老師與師母的微妙互動、老師與故鄉親友的互不來往、老師自我輕蔑的行徑等等，窺見大大小小的矛盾謎團與人性風暴，最後至末章終於真相大白。 　　書中從親情、友情、愛情三方面，細緻描摹人性面臨考驗的脆弱，交錯辯證人性的善與惡。漱石筆觸幽微細膩，文字充滿力道，句句撞擊人心，直探人性最幽暗之處。   　　※特別收錄──【譯後記】林皎碧：〈念茲在茲。非心之心。〉 　　「藉由小說的情節，探索所謂近代文明當中知識份子的苦惱與人性明暗的一部思想小說……人心的搖蕩，人性的明暗，亙古不變，總是有跡可循而難以理解。──這或許就是《心》能夠跨越時代，成為經典之作的原因

吧！」  

一本書秒殺電腦視覺最新應用：80個Python大師級實例

為了解決抽幀英文的問題，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。  

以深度領域適應為基礎的視訊煙霧偵測方法於射出成型機之應用

為了解決抽幀英文的問題，作者周彥廷 這樣論述：

工業煙霧洩漏常伴隨著火災發生與爆炸危險，架設火災警報器可減少人員巡檢次數並降低時間成本，但傳統火災警報器對於煙霧偵測缺乏初期氣體洩漏與預警功能。若能在第一次煙霧產生時預警，則可替現場人員爭取更多應變時間，本研究使用生成煙霧影像對射出成型類生產線場域進行影像合成以實現自動標註(Auto-annotation)，並透過動作偵測(Motion Detection)提取幀差(Frame Difference)，再以卷積神經網路(Convolutional Neural Network，簡稱CNN)作為煙霧偵測演算法基底，在多條產線情況下，應用領域適應(Domain Adaptation，簡稱DA)方

法將煙霧偵測演算法遷移至其他射出成型類生產線上，以去除人工標註作業與重新訓練模型之時間。本研究透過灰階直方圖資訊融合(Gray Histogram Image Information Fusion)方式建立注意力機制(Attention Mechanism)，其結合領域對抗神經網路(Domain Adversarial Training of Neural Networks，簡稱DANN)以實現虛擬煙餅影像適應現場施放的水霧影像與分別於兩個不同類生產線場域之領域遷移(Domain Shift)的效果。實現結果顯示，本研究所提出之方法適用於類生產線場域，其結果能產生具泛化適應於兩種場域的模型，以

實現目標領域資料毋須進行標註、自動提取兩個領域特徵與自動進行對抗訓練以達到領域混淆(Domain Confusion)的功能，演算法經由實驗設計與優化實驗後，其正確率(Accuracy)、偵檢率(Detection Rate)與誤警率(Miss Alarm Rate)分別為93.17%、98.56%與10.10%，使用t-隨機鄰近嵌入法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding，簡稱t-SNE)顯示經由領域遷移可以提取水霧、煙餅與兩個射出成型機台間之領域不變特徵以利於類生產線場域實現節省人力、快速訓練與偵測煙霧異常的功能。