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《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot

《生成式AI

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9786267889138
黃朝健
深智數位
2026年4月19日
263.00  元
HK$ 223.55  






ISBN:9786267889138
  • 規格:平裝 / 368頁 / 23 x 17 x 1.84 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習















    《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot



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    聚焦AI影像應用實戰


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    物件偵測

    ★影像分割

    ★YOLO 系列模型

    ★COCO 資料集

    ★交通車流辨識

    ★YouTube 影像分析

    ★肢體辨識

    ★閉眼偵測

    ★火災與濃煙辨識

    ★暴力行為與危險刀具檢測

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    除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合



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    Linebot Messaging API

    ★Resend API

    ★USB CAM

    ★CSV 紀錄

    ★排程模組

    ★GUI 打包設計

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    讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。

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    全書兼顧理論基礎與實務應用,不僅適合作為課堂教學與專題製作參考,也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。

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    專業推薦

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    敏實科技大學副校長─林文燦 博士 推薦

    錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─?春愛 博士

    日商優貝克工程師─吳俊毅

    元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋









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    ▌1 常見的IDE 安裝與環境設定

    1-1 基本IDE 安裝-VS Code 介紹

    1.2 基本IDE 介紹-Anaconda-Jupyter Notebook

    1.3 Google Colaboratory 安裝

    1.4 API 與Python 環境衝突與物件辨識的系統設計

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    ▌2 Pandas 的基礎操作與生成式AI 工作協作

    2.1 Pandas 多欄位取值、多列取值

    2.2 Pandas 提取字串和多條件取值在影像紀錄應用

    2.3 資料框轉字串在系統上的應用

    2.4 Cladue AI 程式協作和NotebookLM 心智圖用於程式架構分析

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    ▌3 Gemini 3.0 用於影像互動遊戲設計

    3.1 使用提示語設計小遊戲- 使用MediaPipe 設計肢體辨識

    3.2 使用提示語設計小遊戲- 長者照護系統結合CSV 輸出

    3.3 Gemini 遊戲範例- 寶可夢設計、3D 撞球、急速跑酷

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    ▌4 AI 影像觀念介紹

    4.1 物件偵測與影像分割介紹

    4.2 卷積神經網路介紹

    4.3 Teachable Machine 快速辨識實作結合前端應用

    4.3 YOLO 模型版本與觀念介紹

    4.4 COCO 資料集介紹

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    ▌5 交通部即時車流影像辨識應用

    5.1 OpenCV-SSD 框架介紹

    5.2 YOLOv4 應用車流影像辨識

    5.3 Ultralytics YOLOv8 模型應用車流影像辨識

    5.4 車流影像辨識紀錄與基礎分析

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    ▌6 YouTube 影像辨識實作

    6.1 YouTube API 的介紹-yt-dlp 和pytube 為例

    6.2 行人影像辨識- 以東京散步影像為例

    6.3 直播影像辨識- 以三峽老街影像為例

    6.4 球賽影像辨識為例

    6.5 產線物流影像辨識實作為例

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    ▌7 YOLO 模型結合Linebot Messaging API 用於肢體辨識


    7.1 YOLOv4 和YOLOv5 和YOLOv8 和YOLOv8-pose 物件偵測模組比較

    7.2 YOLOv8-pose 模型辨識應用- 使用flask 呈現

    7.3 YOLOv8-pose 模型辨識應用- 使用csv 紀錄

    7.4 Linebot Messaging API 申請應用介紹

    7.5 YOLOv8-pose 模型辨識結合Linebot Messaging API 通知應用

    7.6 YOLOv8-pose 模型用於球賽分析

    7.7 YOLOv8-pose 模型用於大阪和維也納街景直播

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    ▌8 閉眼偵測應用實作

    8.1 OpenCV 結合眼睛追蹤與閉眼提示實作

    8.2 OpenCV 結合眼睛追蹤與閉眼提示寫進csv

    8.3 winsound 系統聲介紹設計

    8.4 閉眼時發出系統聲設計實作

    8.5 臉部與左右眼的標示追蹤應用

    8.6 閉眼播放小星星

    8.7 閉眼發出蜂鳴聲設計

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    ▌9 Resend API 寄信模組應用

    9.1 Resend API 申請與介紹

    9.2 YOLOv8-Pose 模型辨識結合Resend 寄信通知應用

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    ▌10 火災與濃霧辨識實作

    10.1 火災與濃煙辨識模型結合YOLOv8 實作

    10.2 火災與濃煙辨識模型結合Resend 寄信模組通知實作

    10.3 結合USB CAM 打造實際監測火警和濃煙系統

    10.4 使用Tkinter 框架打包火災與濃煙辨識系統

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    ▌11 MediaPipe +CVZone 介紹應用

    11.1 Google MediaPipe Studio 介紹

    11.2 Python kernel 環境版本和cvzone 版本安裝設定

    11.3 舊版MediaPipe 用於手部、臉部、肢體辨識

    11.4 新版MediaPipe 用於手部、臉部、肢體辨識

    11.5 暴力行為檢測系統

    11.6 危險刀具檢測系統

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    ▌12 OpenCV 結合排程和Groq 的辨識

    12.1 APScheduler API 的定時定量設計介紹與應用

    12.2 結合USB CAM 定時拍照或錄影系統設計

    12.3 Groq API 申請與辨識模組介紹

    12.4 結合USB CAM 定時拍照或錄影系統結合Groq 影像辨識

    12.5 USB CAM 結合Groq 影像辨識和語音輸出

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    ▌13 文件OCR 辨識應用

    13.1 單一發票與收據OCR 實作

    13.2 多張發票與收據OCR 實作

    13.3 多張發票與收據OCR 結合多個工作表紀錄實作

    13.4 多張發票與收據OCR 辨識結果結合Google driver 備份

    13.5 OCR 部署到Hugging Face 之辨識APP 應用

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    ▌14 郵局存簿辨識應用

    14.1 本機端的OCR 辨識

    14.2 使用中華郵政存簿進行辨識

    14.3 Pandas 勾稽比對系統設計

    14.4 存簿帳號辨識結果與客戶輸入結果比較

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    ▌15 補充與回顧

    15.1 USB CAM 危險區域結合手部觸控警示字樣設計

    15.2 USB CAM 危險區域結合手部觸控警示聲音發送

    15.3 USB CAM 危險區域改成正方形設計

    15.4 新增摩托車於車流辨識

    15.5 調參用於物流辨識應用

    15.6 互動式數字儀表板

    15.7 手指截圖









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    序言

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    ??? 這本《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II:視覺影像篇》寫給想把「影像

    辨識」真正用在生活與工作的人。本書用最常見、最好上手的組合:OpenCV

    負責攝影機與影像流程、YOLO 做物件偵測、MediaPipe 做人體關鍵點與動作

    判斷,最後用 LineBot 把警示送到手機,形成「辨識→記錄→通知」的閉環。

    你會學到怎麼設計提示與規則,降低誤報、保留紀錄、讓系統可以真正落地應

    用。

    ??? 不管你是做工廠安全、長照居家、校園或公共安全監控,或只是想做一個

    能提醒異常的實用小專案,這本書都能帶你從「看得懂」走到「做得到」。

    讀者閱讀此書可以透過程式碼進行下載和實作,如有疑問也可以來信指教和討

    論,本人信箱[email protected]



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    朝健2026.03.01














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    其 他 著 作
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