raw相機的問題，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

風光拍攝 設計寶典

為了解決raw相機的問題，作者新知互動 這樣論述：

　　「由淺入深掌握各種應用技巧！ 　　易讀易懂，輕鬆學會風光拍攝！」 　　在所有的攝影題材中，風光攝影是最古老和迷人的，它的歷史可以追溯到攝影技術剛剛問世的時期。 　　在數位相機廣泛普及的今天，越來越多的人愛上了攝影這門貼近生活的藝術，而風光攝影仍然是攝影專業人士與愛好者們最熱衷的重要題材。因為世間萬事萬物永遠是拍不完的，花開花落，四季輪迴……即使是同一個地點，今天與明天，甚至前一秒與下一秒，都是一直在變化著的。如果能把這些不斷變化中的美記錄成為永恆，該是多令人興奮的事情。 　　完美的風光攝影作品可不僅僅是將鏡頭對準有魅力的景物就可以完成的。作為一名攝影者，有一雙發現美的眼睛當然是好

事，但這還遠遠不夠，還需要有嫻熟的攝影技巧。如果只是為眼前的美景所打動，不假思索便按下快門，那麼拍攝出的作品就不能反應出你的真實意圖，而是一張沒有意志和靈魂的照片。只有將眼中所見的美景，結合自己的深切體會，通過扎實的攝影技術將其表現出來，才能讓觀者感受到照片中景物的美，形成一種共鳴，也許這樣才算是完美的作品吧。 　　編寫本書的目的，就是希望讀者閱讀之後能夠拍出完美的風景攝影作品。如果將本書作為輔助教材，嘗試運用其中的拍攝技巧並持之以恆，相信您也能拍出屬於自己的完美風光作品。

raw相機進入發燒排行的影片

基於HSV色彩分割之蔥料生產線異物自動檢測系統分析與設計

為了解決raw相機的問題，作者馮會良 這樣論述：

食品安全為一門跨科學領域，專門在探討食品加工、保存和銷售等過程中，各方面都能保全食品的衛生與食用安全，其中異物參雜為一相當重要的議題，若食品中有存在異物的風險，會導致消費者對食品安全產生疑慮。本研究為針對食品異物參雜的問題，設計光學異物檢測系統，利用蔥料與非蔥料影像對RGB、HSV、YCrCb、CIELab、CIELuv五種色彩空間進行比較，以尋找最適合蔥料產線之異物檢測的色彩空間，並設計一套演算法濾除食品原物料與背景影像，藉由堆疊背光式感測器抓取輸送帶上的影像，透過影像濾除的技術基於HSV色彩分離判斷生產線上是否存在異物，再使用單晶片模組透過量測輸送帶的速度與偵測到異物之時間差，控制氣動推

桿進行異物排除。藉由ROC曲線概念裡的混淆矩陣作為本研究準確率的計算方式，在扣除重複檢測的異物數量後可得知本研究的準確率為88%。本研究旨在幫助傳統人力檢測，減少因疲勞、怠惰等問題導致在檢測上發生的疏漏，同時達到節省人力成本並提高產線速度增加產能，可幫助食品產線降低在食品原物料中異物參雜的問題。

Action前的真情告白：電影人完全幸福手冊

為了解決raw相機的問題，作者李悟 這樣論述：

你知道拍片為什麼要打板嗎？ 你知道好萊塢編劇為什麼不用WORD寫劇本嗎？ 場記要怎麼做？劇組便當要怎麼訂？ 格數、光圈、RAW、SSD……所有跟電影有關的概念，全都在這裡── 　　作者李悟導演在多校傳播影視相關科系進行拍片實務教學，同時具備創作者／教學者的身分，他整理自身的教學和拍攝經驗，以工具書概念出發寫成此書，不僅有電影史及理論相關知識作為脈絡支撐，更包含美式製片實踐細則、劇本寫作模式、攝影運鏡內涵與導演創作觀點等五大範疇。從所有劇組工作人員職務到拍片時劇組訂便當實務，從劇本寫作軟體到編劇故事架構及大綱撰寫，完整收錄。 　　全書各章節並無前後順序之分，讀者皆可獨立閱讀，適合喜愛電影

、進而想了解電影製作的讀者，以及提供電影系、廣電系及其他大學影視科系學生當作工具書使用。隨書所附之劇組實用表單，皆可自行更改成為劇組所需之格式，不僅讓學生進入業界時不再盲目摸索，更能讓我國影視產業向制度化、產業化邁進。 本書特色 　　★解答影視製作每一環節的疑惑，最良心的經驗分享！影視工作入門的絕佳工具書！ 　　★剖析好萊塢及華人劇組的異同，最真誠的真情告白！實務工作和教學的完整參考！ 名人推薦 　　孔繁芸（春暉影業執行長） 　　王育麟（電影《父後七日》導演） 　　石光生（台藝大表藝博士班授課教授） 　　杜子樹（好萊塢線上編導製片） 　　張智崴（廣告導演／電影製片） 　　張逸方（福相數

位總經理） 　　陳淑津（第41屆金馬獎最佳造型獎得主） 　　程予誠（第19屆金馬獎最佳紀錄片導演） 　　黃嘉俊（電影《一首搖滾上月球》導演） 　　解孟儒（剪輯師） 　　蕭正偉（《寶島一村》演員） 　　彌勒熊（資深專業影評人） 　　薛易欣（收音師） 　　（按姓氏筆畫排序）贊聲推薦  

利用神經網路曲線模型進行RAW照片多重曝光融合

為了解決raw相機的問題，作者闕壯維 這樣論述：

近年來的論文已經證明我們可以學習一個轉換RAW到sRGB的深度學習模型來取代傳統相機的訊號處理器，藉此來減少開發相機訊號處理器的時間和成本。但是近年使用智慧型手機拍照變得愈來愈普遍，智慧型手機硬體的限制使得單張照片的品質受限，常常有過曝及曝光不足的區域，難以僅藉由一個轉換RAW到sRGB的深度學習模型來完全恢復這些區域的資訊，因此我們提出一個方法來融合兩張不同曝光值的RAW影像來解決這個問題。同時使用一個神經網路曲線模型來幫助轉換RAW到sRGB影像的顏色，經過我們的實驗證實，加入曲線模型特徵可以使融合兩張RAW影像的模型在轉換顏色和合成顏色上有更好的表現。