測顏色的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

運算思維與Scratch3.0程式設計 - 含GLAD ICTP 計算機程式語言國際認證基礎能力Fundamentals Level - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：影音.診斷.加值

為了解決測顏色的問題，作者王麗君 這樣論述：

　　1.依據Scratch 3.0的特性分成:Scratch功能與操作、結構化與模組化程式設計、演算法的程式設計、人機互動程式設計四大構面，詳細介紹Scratch與各學習領域結合的應用方式與應用範例。   　　2.主題範例程式設計從動畫情境腳本規劃、自己的創意規劃、流程設計、動手堆疊積木到延申學習，循序漸進引導學習者觸類旁通舉一反三，將自己的創意想法轉換成Scratch程式執行結果。   　　3.整合運算思維架構在Scratch3.0程式設計，培養學習者運算思維能力、問題解決能力與邏輯思考能力。   　　4.本書除了學習程式設計的應用外，還能邁向取得GLAD ICTP計算機程式語言國際證。

測顏色進入發燒排行的影片

基於深度學習之無人機山區搜尋輔助系統

為了解決測顏色的問題，作者林宏儒 這樣論述：

摘要 iAbstract ii目錄 iii表目錄 v圖目錄 vi壹、緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 31.3 研究架構 4貳、 文獻探討 52.1 人工智慧(ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AI) 52.2 機器學習(MACHINE LEARNING, ML) 62.3 深度學習(DEEP LEARNING, DL) 72.3.1 人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN) 72.3.2 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 8

2.3.3 卷積層(Convolution Layer) 92.3.4 池化層(Pooling Layer) 102.3.5 全連接層(Fully Connected Layer) 102.3.6 YOLO(You Only Look Once) 112.4 無人航空載具(UNMANNED AERIAL VEHICLE, UAV/ DRONE/ AIRCRAFT) 122.5 相關研究 13參、研究方法 183.1 研究架構 183.2 系統流程圖 193.3 實驗環境 213.4 資料集 213.5 訓練模型 223.5.1 資料前處理 22

3.5.2 模型建置 233.5.3 評估模型 24肆、實驗結果與分析 274.1 初期實驗 274.2 修正後實驗 32伍、結論 425.1 結論 425.2 研究限制與未來展望 42參考文獻 43附錄 45

樂高機器人 App Inventor 程式設計寶典

為了解決測顏色的問題，作者林俊傑 這樣論述：

「學程式，就從能引發孩子興趣的遊戲開始！ 培養程式邏輯訓練，在玩樂中學習」   　　App Inventor原是Google實驗室的一個子計畫，由一群Google工程師與勇於挑戰的Google使用者共同參與。它是一款基於Web、完全線上開發的Android程式設計軟體，它拋棄了複雜的程式碼而使用樂高積木式的堆疊法來完成您的Android程式設計操作，即使是沒有任何程式設計基礎的人也能很快上手喔！   　　本書共包含了十三個章節，由淺入深的為讀者介紹AI的基礎程式設計技巧，並且透過範例對EV3機器人控制應用進行詳細的講解。其中內容包含基礎概念入門、元件與運算、流程控制與程序、揚聲器演奏音樂、

光線感應控制跳舞節奏、觸控感測器控制風車旋轉、手機APP遙控機器人運動、超音波偵測折返跑運動、機器人循線運動、加速感測器控制機器人運動、陀螺儀定位機器人運動、語音識別操控機器人等。相信經過課程的綜合演練，必定能讓讀者融會貫通EV3機器人控制的應用程式開發技巧，還能輕鬆將設計理念融入今後的創作設計當中，創作出更為優秀的作品。

腹腔鏡手術訓練的評估系統之開發與設計

為了解決測顏色的問題，作者方譯韓 這樣論述：

隨著醫療科技的日新月異，外科手術不斷演變進化，至今已大幅提升醫療品質，其中以現代主流的微創手術受到醫學領域的高度重視，也是未來醫療發展的趨勢。微創手術僅須在腹部開直徑約0.5～1.5 cm左右的幾個小孔進行手術，取代以往傳統手術大傷口的開腹動作，因此種手術在術後能減少疼痛且恢復時間大幅縮短，因而對病患之接受度甚大。為了能夠協助醫師快速熟悉器械操作，以提升手術效率並降低手術風險，若在手術器械訓練時能了解器械移動的位置，即可在訓練後作檢討，以有利於下一次模擬手術時進行調整與修正；依此目標，本研究開發一套內視鏡手術的模擬訓練評估系統，此系統使用網路攝影機作為影像擷取設備，並以Python程式語言、

OpenCV開發出一套以影像辨識偵測顏色標記的物件追蹤功能，可分別追蹤兩支內視鏡微創手術器械主支前端的移動軌跡，擷取每一張幀（Frame）的移動座標點（x , y），並加註時間資訊，同時在座標點間以歐幾里德距離公式統計分析，以追蹤手術器械在手術過程中的移動數據，並可即時錄影存檔。經系統實測結果顯示，在攝影機解析度640 x 480、30 FPS（frame per second）架設於40 x 40 x 40 cm的攝影箱上方，距離箱內軟組織手術矽膠墊(Suture Pad)約35 cm，搭配11 W的LED燈，固定環境光源的色溫6500K、亮度25 lm（流明）的環境條件下可穩定偵測標記物件

，動態取樣率達98.68%。此外，在測試醫師單一固定的手術流程（穿針、縫合1次、打結）中，透過參考本系統紀錄器械訊息進行訓練調整，以攝影機像素座標，像素（pixel）作為移動距離的單位，測試8位不同資歷的醫師在訓練後評估系統的9份樣本數據分析顯示：最長手術時間為227秒、最短手術時間為73秒、整體平均手術時間為157.67秒；最長移動距離為14425.94 pixel、最短移動距離為4406.22 pixel，整體平均移動距離為8277.52 pixel。客觀評估與量化數據做為參考，驗證本研究系統可輔助醫師作為評估標準化的手術模擬訓練系統。