鏡頭規格的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

給新手的數位單眼 鏡頭&構圖Q&A150

為了解決鏡頭規格的問題，作者河野鉄平 這樣論述：

　　～亞馬遜讀者五星好評！攝影技術絕對變厲害！～ 　　大受好評的Q&A系列第3彈！ 　　照片的構圖適當，畫面主題就更搶眼， 　　也能清楚傳達攝影者想表現的情感！ 　　鏡頭並非只是擷取眼前畫面的工具。 　　按照構想自由選擇適當的鏡頭， 　　依想像框住眼前的風景，形塑出攝影者的特色， 　　是「攝影」有別於「拍照」的深度與魅力。   　　正確理解鏡頭與構圖，可說是拍照時最重要的環節。 　　本書網羅了【初級篇】至【高級篇】， 　　將用105個項目針對鏡頭與構圖做深入介紹， 　　並以Ｑ＆Ａ的形式清楚編列。 　　Q．變焦鏡頭會在什麼情況派上用場？ 　　Q．該怎麼調整景深？ 　　Q．該怎麼解讀

MTF曲線？ 　　Q．為什麼縮小光圈拍出的照片有些朦朧？ 　　Q．哪些構圖可以強調動態感呢？ 　　介紹完攝影基礎後，再依場景分成45項【實踐篇】， 　　說明各鏡頭與景物的拍攝技巧： 　　Q．廣角×自然風景 用廣角鏡頭拍攝風景照覺得空蕩蕩怎麼辦？ 　　Q．廣角×城市 怎麼拍攝充滿立體感的車尾燈光軌？ 　　Q．標準×桌景 用標準鏡頭拍攝咖啡廳美食的訣竅是？ 　　Q．望遠×動物 在動物園拍攝動物特寫的訣竅是？ 　　150Ｑ＆Ａ項目彼此間都有密切的關係， 　　希望各位可以依本書編列順序吸收攝影知識，從中獲益！ 本書特色 　　◎105項鏡頭&構圖基礎知識、45項攝影實踐範例Ｑ＆Ａ，堪稱攝

影新手懶人包。 　　◎附錄「35㎜片幅換算一覽表」、「鏡頭選購重點一覽表」，針對需求直接找到解答！ 　　◎在活用範例單元附錄相關名詞說明頁數、條列式歸納各拍攝主題注意事項。

鏡頭規格進入發燒排行的影片

應用影像辨識技術於PU滾輪灌注瑕疵檢測之研究

為了解決鏡頭規格的問題，作者吳振豪 這樣論述：

傳統製造業的品管檢驗，普遍都是人工檢驗進行篩檢審核，再藉由人力挑出瑕疵品，藉由人力篩檢審核是相當費力的工作，特別是PU滾輪裡的氣泡表面。本研究使用YOLO神經網路框架，運用YOLOv4-tiny輕量化模型作氣泡表面瑕疵分類模型，針對辨識率調整參數及優化，經過實際測試後，分析各方法所適用之硬體設施及使用狀況。實驗部份，經由儀器實際的即時檢測PU滾輪表面的氣泡瑕疵，再透過模型訓練及測試集的成果，辨識結果可達平均精度均值99.4%，最後以最佳數據來實際運用，發現可成功辨識PU滾輪表面的細小氣泡瑕疵。

「全圖解」我的第一本攝影教科書：5堂讓你徹底搞懂拍照這件事的速成講座

為了解決鏡頭規格的問題，作者岡嶋和幸 這樣論述：

　　※ 完全沒概念也看得懂，一本把攝影變簡單的「圖解」教學書 　　※ 手機、相機、單眼，全都適用的攝影概念養成「短期精修班」 　　※ 最適合當作攝影「教材」，在家或與親朋好友「自學」也ok 　　※ 用大量「插畫」與「圖例」，清楚明瞭地說明各種實拍狀況、情境 　　【看完本書，您將輕鬆搞懂攝影這件事，越拍越有成就感！】 　　拍照這件事情，因為手機而變得很簡單。 　　而攝影這件事，也因此成為你我生活中的一部分了。 　　然而，若是能夠對於光圈、快門、ISO感光度、白平衡、鏡頭焦段、構圖、色彩與色調、影像明暗度等相關知識、拍攝活用技巧再多了解一些，自己所拍出來的作品，想必會更加地優異與令人稱

讚。 　　沒錯，本書就是以「希望讓更多人懂得如何享受攝影的樂趣」為出發點，所特別企劃與編撰的。 　　以「全圖解」的方式，用大量的「插畫」、「圖表」來解釋原本有點不容易說明與示範的各種概念、拍攝技巧。 　　以期盼讓大家能更進一步地了解拍照這件事，把自己所想要拍攝與表現的，更加具體地呈現在每一幅影像當中。 　　也許，您已經看過好多本書、上了不少攝影課程，但卻總是成效不彰。 　　這一次，不妨試著翻閱本書看看，跟著我們的節奏，一起在輕鬆無壓力的狀態下，迅速吸收與了解關於攝影的一切根本、概念、想法、技巧。 　　如此一來，相信您將會更加地有自信，並且盡情擁抱攝影所帶來的種種歡樂與好處，藉由這項

興趣，為自己、為生活帶來更多的樂趣與自我實現的那份無比成就感！

樹莓派影像辨識技術的瑕疵檢測系統設計

為了解決鏡頭規格的問題，作者張人和 這樣論述：

本系統利用樹莓派(Raspberry Pi)結合人工智慧(Artificial Intelligence)的深度學習(Deep Learning) 技術以分類工業扣件成品是否設計合格，由於扣件成品的接合間隙、置放方向與光線照度等因素都可能影響人工智慧最終判斷結果，因此，扣件成品的良率決定於瑕疵檢測分類系統的辨識能力，本系統使用卷積神經網絡(CNN，Convolutional Neural Networks)設計深度學習預測模型，把訓練後的預測模型上線至檢測程式後，檢測分類系統可以依照模型的預測準確執行良品與瑕疵品分類，進而的提升生產線產品良率與廠區即時數據化品質管理，其所使用樹莓派硬體不僅可

以大幅降低瑕疵檢測(Defect Detection)工業自動化應用成本，對於後續人工智慧結合物聯網(IoT-Internet of Things)的整合設計與應用，也可以提供明確且完整的參考依據。本論文主要分為兩大部分：(1) 檢測程式設計論文中以Python程式語言來撰寫程式，主要的程式分為三種，第一種為工業扣件採樣程式，對扣件進行採樣並製作成樣本集，第二種為深度學習預測程式，對先前整理好的樣本集進行學習訓練，進而訓練出最佳的模型與權重參數，第三種為瑕疵檢測測試程式，以先前訓練出來的模型上線使用預測工業扣件是否為良品或者為瑕疵品。(2) 硬體機構設計論文中硬體機構以Raspberry Pi

4作為主控核心，配合光學鏡頭模組和LED環形燈罩為光源輸入影像，根據檢測系統的結果在指示燈上顯示並由扣件分類器進行分類關鍵詞：深度學習、樹莓派、物聯網、瑕疵檢測。