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共有 470 則文章
鐵人賽 Software Development DAY 30

技術 ( Day 30 ) 偵測鍵盤事件與快速鍵組合

這篇教學會介紹在 PyQt5 的視窗裡,偵測按下哪個鍵盤的按鍵,以及是否按下鍵盤的快速鍵 ( 熱鍵 ) 組合,透過鍵盤按鍵的事件,進行簡單的互動應用。 原文參...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 ( Day 30 ) 辨識是否戴口罩

這篇教學會使用 Teachable Machine 訓練「戴口罩」以及「沒戴口罩」的影像模型,再透過 OpenCV 搭配 tensorflow 讀取攝影鏡頭影像...

鐵人賽 Software Development DAY 29

技術 ( Day 29 ) 偵測滑鼠事件

這篇教學會介紹在 PyQt5 的視窗裡,偵測滑鼠的按下、放開、移動、捲動等事件,並根據滑鼠事件,進行簡單的互動應用。 原文參考:偵測滑鼠事件 因為 Goo...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 ( Day 29 ) 辨識剪刀、石頭、布

這篇教學會使用 Teachable Machine 訓練「剪刀、石頭、布」的影像模型,再透過 OpenCV 搭配 tensorflow 讀取攝影鏡頭影像進行辨識...

技術 ( Day 40 ) 辨識 QRCode 和 BarCode

這篇教學會使用 OpenCV 讀取包含 QRCode ( 二維條碼 ) 和 BarCdoe ( 條碼 ) 的影像,搭配 QRCodeDetector() 和 b...

鐵人賽 Software Development DAY 28

技術 ( Day 28 ) QSS ( Qt Style Sheet ) 樣式設定

QSS ( Qt Style Sheet ) 樣式設定 QSS 是 PyQt5 裡用來設定元件樣式的樣式表 ( Qt Style Sheet ),使用方法和網頁...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 ( Day 28 ) 使用 Teachable Machine

Teachable Machine 是 Google 所推出的無程式碼機器學習平台,只需要簡單的步驟,就能夠在瀏覽器上訓練模型,透過訓練的模型辨識圖片、聲音或是...

技術 ( Day 39 ) 產生 QRCode ( 個性化 QRCode )

這篇文章會介紹使用 Python 的 qrcode 第三方函式庫,快速將文字或網址,轉換成 QRCode 圖片 ( 支援 SVG 格式 ),也會運用相關的 AP...

鐵人賽 Software Development DAY 27

技術 ( Day 27 ) QThread 多執行緒

使用 PyQt5 設計介面時,視窗主程式的本質是放在一個「無窮迴圈」裡執行,如果需要加入多個迴圈且不影響主視窗 ( 如果單純放入迴圈,會在所有迴圈結束後才啟動視...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 ( Day 27 ) Jupyter 安裝 Tensorflow

這篇教學會介紹如何在 Anaconda Jupyter 中建立 tensorflow 的虛擬環境,並在虛擬環境中安裝 Tensorflow 2.5,讓 Jupy...

技術 ( Day 38 ) 產生 BarCode ( 條碼 )

這篇文章會介紹使用 Python 的 python-barcode 第三方函式庫,快速將一串數字,轉換成 BarCode ( 條碼 ) 的形式呈現。 原文參考...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 Day26 支持向量機(Support Vector Machine , SVM)(3)--SVM and Kernel

前言 過去內容提到的Optimal Separating Hyperplane、Support Vector Classifier與LDA等方法,都是利用線性的...

鐵人賽 Software Development DAY 26

技術 ( Day 26 ) QTimer 定時器

QTimer 是 PyQt5 裡的處理時間的一個非常重要的方法,由於透過 PyQt5 產生視窗介面時,所有功能等同被封裝在一個「迴圈」裡,如果需要在迴圈中處理「...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 ( Day 26 ) Mediapipe 即時合成搞笑橘子臉

這篇教學會使用「Mediapipe 人臉偵測」搭配「邊緣羽化效果」文章,透過人臉辨識擷取出眼睛和嘴巴,再將眼睛與嘴巴合成到橘子圖片上,做出搞笑橘子臉的效果。...

技術 ( Day 37 ) 寫入 Google 試算表

在「讀取 Google 試算表」的教學裡已經能順利讀取 Google 試算表的資料,這篇教學會延續相關的程式,實作可以透過 Python 程式,將資料寫入 Go...

鐵人賽 Software Development DAY 25

技術 ( Day 25 ) Layout 佈局 ( Form 表單 )

這篇教學會介紹如何透過 PyQt5 視窗裡的 QFormLayout() 方法,進行元件的 Form 表單佈局。 原文參考:Layout 佈局 ( Form...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 ( Day 25 ) Mediapipe 辨識手指,用手指擦除霧氣

這篇教學會延伸「Mediapipe 手掌辨識」和「在影片中即時繪圖」文章,並應用「OpenCV 影像遮罩」功能,實作一個「用手指擦除鏡子霧氣」的趣味效果 ( 食...

技術 ( Day 36 ) 讀取 Google 試算表

Google 試算表是 Google 提供的線上 excel 服務,不僅能雲端編輯儲存,更能配合 Apps Script 當作簡單的資料庫使用,這篇教學將會介紹...

鐵人賽 Software Development DAY 24

技術 ( Day 24 ) Layout 佈局 ( Gird 網格 )

這篇教學會介紹如何透過 PyQt5 視窗裡的 QGridLayout() 方法,進行元件的 Grid 網格佈局。 原文參考:Layout 佈局 ( Gird...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 ( Day 24 ) Mediapipe 辨識手指,用手指在影片中畫圖

這篇教學會延伸「Mediapipe 手勢辨識」和「在影片中即時繪圖」文章,當辨識到「食指」時,就讓食指尖端可以在影像中畫出線條,如果換成別的手勢就會停止,除此之...

技術 ( Day 35 ) 串接 Gmail 寄送電子郵件

這篇教學會介紹使用 Python 的 smtplib 和 email 標準函式庫,實作出串接 Gmail 並寄送電子郵件的功能。 原文參考:串接 Gmail...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 Day23 集成學習(Ensemble Learning)(2)--隨機森林(Random Forest)

前言 昨天的內容提到Bagging與Boosting改善預測結果的方法,不過在許多問題中Boosting常常表現得比Bagging更好,因此Boosting這類...

鐵人賽 Software Development DAY 23

技術 ( Day 23 ) Layout 佈局 ( 垂直與水平 )

這篇教學會介紹如何透過 PyQt5 視窗裡的 QVBoxLayout() 和 QHBoxLayout() 方法,進行元件的垂直與水平佈局。 原文參考:Layo...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 ( Day 23 ) Mediapipe 辨識比中指,自動馬賽克

這篇教學會延伸「Mediapipe 手勢辨識」文章的範例,當辨識到「比中指」的不雅手勢,就自動將手掌加入馬賽克效果。 原文參考:Mediapipe 辨識比中指...

技術 ( Day 34 ) 寫入資料到 EXCEL、CSV 寫入 EXCEL

這篇文章會介紹使用 Python 的 openpyxl 第三方函式庫,新建 Excel 活頁簿或將數據資料寫入 Excel 活頁簿,也會使用 Python CS...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Day22 集成學習(Ensemble Learning)(1)--Bagging and Boosting

前言 集成學習(Ensemble Learning)是一種將多個模型整合起來,最後獲得比單一個模型表現更好的方法,例如在某筆資料集中可以使用KNN、線性迴歸模型...

鐵人賽 Software Development DAY 22

技術 ( Day 22 ) QWebEngineView 顯示網頁元件

QWebEngineView 是 PyQt5 裡的負責顯示網頁的元件,這篇教學會介紹如何在 PyQt5 視窗裡加入 QWebEngineView,並透過 QWe...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 ( Day 22 ) Mediapipe 手勢辨識

這篇教學會延伸「Mediapipe 手掌偵測 ( hands )」文章的範例,當偵測到手指的節點後,運用公式計算出「手指角度」,再透過手指的角度進行手勢辨識 (...

技術 ( Day 33 ) 讀取 EXCEL 內容

這篇文章會介紹使用 Python 的 openpyxl 第三方函式庫,讀取並顯示 Office Excel 活頁簿內容以及基本資訊 ( 工作表名稱、最大列數和行...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 Day21 決策樹(Decision Tree)(3)--Python建立模型

載入套件 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split fr...