自動裁切照片的問題，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

Word 實務應用 武功祕笈

為了解決自動裁切照片的問題，作者林國榮 這樣論述：

　　輕鬆掌握各種應用與操作技巧， 　　現在就全面領略Word的極緻表現！   　　Microsoft Word 是辦公自動化領域廣為應用的軟體，其不僅提供強大的文書處理功能，更能進行高階的排版編輯應用。   　　本書由淺入深，易學易懂，內容包含文書行政、人事處理、日常業務、公共事務、排版製作等精采範例內容，即使是初學者也可以輕鬆掌握各種文件處理、排版技巧。課程內容特別針對Word入門及進階讀者的學習安排，也非常適合文書製作、排版等辦公室人員學習使用。   　　全書均採用實務應用範例進行課程演練，為讀者詳細講述Word的各種應用與操作技巧，希望透過本書的學習，讓您不只是熟悉軟體的操作，還能快

速將所學的知識輕鬆應用於實際工作之中。

自動裁切照片進入發燒排行的影片

焊接點自動檢測於汽車零件之應用

為了解決自動裁切照片的問題，作者蔣哲能 這樣論述：

現今許多利用電子零件設計的系統都離不開微控制器(MCU)，汽車零件也不例外，要將帶有MCU的電路板，和車上的各個插頭相接時，往往離不開焊接的環節，在焊接後的檢查階段，可能因為檢查人員的檢查不確實或疏忽，而導致產品不良；隨著工業4.0的發展，使用電腦判斷能減少人力成本支出、降低生產的時間與提高判斷的一致性和精準度進而提升產品品質。本論文提出一種圖像辨識的應用，使用電腦自動檢測焊接點的品質，利用色彩空間的轉換，並將產品焊接成功與不成功的照片作比對，找出其中不同的色彩差異，再以實驗進行判斷標準的些微改善，相較於人工檢測，能將正確率由90%提高至94%，在實驗結果中，此次研究的檢測方法將產品檢測的時

間由3秒降至1秒，降低產品檢測的時間66%。

網路開店×拍賣王：蝦皮來了(第二版)

為了解決自動裁切照片的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　國內第一本蝦皮開店必勝攻略最新版  　 　　蝦皮開店必備．行動商機首選  　　流量×點擊率×轉換率，  　　營收想翻倍，隨時都可以來蝦拼！    　　宅經濟大趨勢，掌握行動網購搶先機  　　－零元開店，低門檻創業，一站式電商一氣呵成    　　30秒隨拍即賣，輕鬆成為超夯賣家  　　－手機隨拍即PO，快速縮短商品曝光到下單的距離    　　掌握互動商機，顛覆傳統電商消費模式  　　－賣場管理好簡單，即時 "聊聊"，提升客群黏著度    　　善用行銷工具與數據，鞏固鐵粉開發新買家  　　－直播Live、社群行銷、折扣券、主題活動、關鍵字廣告、賣家數據中心統計    　　蝦皮買賣185技，

  　　抓準網購消費力，秒搶行動大商機！    　　‧使用手機上架買賣行銷很簡單  　　全民網購時代來臨，蝦皮購物介面不斷優化與提升，立馬成為行動商店最佳選擇。不管是從買家著手，或是成為超級賣家，只要商品有創意，夠吸引力，跟著書中的完整攻略，就可以開啟斜槓人生。    　　‧串接物流金流賣場管理超輕鬆  　　賣家小幫手協助管理，跟買家 "聊聊" 互動超方便。收到訂單後即時出貨，透過蝦皮錢包了解買賣記錄、收入明細、取款時間…，達到管理與追蹤目的，既安全又有保障，快速晉升優選賣家。    　　‧打造五星店家聚集人氣與買氣  　　除了商品文案該怎麼寫、價格要怎麼訂、社群網路如何善用分享之外，靈活運用

蝦皮的多種行銷工具，從增加商品曝光、各種折扣及主題活動，到排序的關鍵字廣告...等，賣場有效曝光，再搭配直播戰術讓流量立即變現。    　　‧優化商品視覺效果吸睛也吸金  　　網路商品成千上萬，只有3秒留住買家目光，現在只需動動手機，拍照、裁剪、編修…等一機完美呈現商品特色與質感，輕鬆打造有賣相的人氣商品照片與影片。    　　‧揭開網拍稅法問題與陷阱迷思  　　網路買賣是否該納稅？需要成立公司、開立發票嗎？是否需要遵守鑑賞期規定？客服如何應對？這些讓賣家傷透腦筋逐一解密！

結合卷積神經網路與OpenCV於影像辨識檢測金屬鑄造瑕疵之應用研究

為了解決自動裁切照片的問題，作者李秉晟 這樣論述：

鑄造廠澆鑄金屬時，經常產生缺陷，常見的瑕疵有氣孔、砂孔等等。目前鑄造的瑕疵檢測主要是透過人工目視判斷鑄造後的金屬上是否有瑕疵，過程耗時且長時間工作造成人眼疲勞因而容易造成檢測上的缺失。隨著現在科技的發達，可以使用深度學習與影像辨識等，透過訓練卷積神經網路與使用深度學習物件偵測模型，讓電腦協助判斷出瑕疵的位置。本研究中使用卷積神經網路YOLOv4進行辨識瑕疵的種類及位置，將其找到的瑕疵使用電腦視覺庫OpenCV將圖片使用直方圖均衡化、影像平滑、邊緣保留濾波、灰階、二值化、索伯算子邊緣檢測並將其繪製出來與計算面積。金屬鑄造時產生的瑕疵照片總計179張，訓練集與測試集以8：2比例分配，訓練集143

張照片，測試集36張照片，透過卷積神經網路YOLOv4訓練後，平均準確度有71%，使用YOLOv4進行辨識的平均時間為79毫秒，再使用OpenCV將孔洞位置裁切出來、畫出邊緣並計算面積，以協助檢測瑕疵，使用YOLOv4與OpenCV進行辨識一張照片平均花費1.70秒。