rgb攝影燈的問題，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

Pieceduino氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)

為了解決rgb攝影燈的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書針對智慧家庭為主軸，進行開發各種智慧家庭產品之小小書系列，主要是給讀者熟悉使用Arduino Compatiable開發板：PieceDuino開發板(http://www.pieceduino.com/)來開發氣氛燈泡之商業版雛型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式攥寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。 　　PieceDuino開發板最強大的特點：他是完全Arduino Compatiable開發板，搭載Lenonard相同的單晶片：ATmega32u4，並在板內加上無線模組:ESP8266 WiFi Module

，無線網路涵蓋距離，在不外加天線之下，就可以到達20公尺，這對於家庭運用上，不只是足夠，還是遠遠超過其需求。  

rgb攝影燈進入發燒排行的影片

基於色彩味覺之自動化深度調色研究

為了解決rgb攝影燈的問題，作者楊怡群 這樣論述：

色彩是影像敘事的關鍵要素之一，影視製作的色彩設計在前置階段就已開始；美術指導針對劇情調性做場景的色彩設計，妝髮會做測試，戲服會配合場景及劇情作色彩搭配，攝影指導決定畫面構圖、燈光呈現的方式等，這些都會對整部影視作品的色彩及質感產生影響。殺青後將設計好的色彩交由調光師將所有的色彩及質感設計做最完美的呈現，憑著豐富經驗所累積的美學藝術營造特定情緒氛圍，引導觀眾走入劇情裡。因此，調光師在影視的後期製作裡扮演著極其重要的角色。近年來，隨著OTT（over-the-top）與自媒體的盛行，各播映平台對於影像作品的需求量大增，但後期調色耗時、費工且費用昂貴，因此，若能設計自動化的調色方法必定能解決這些問

題。本研究將學術與實務結合，透過深度學習（Deep Learning）的方式，設計一套自動化的一級調色（Primary Color Grading）方法，以味覺中的酸、甜、苦、辣色調風格作為深度學習的目標。在客觀的效果評估方面，峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio, PSNR）的數值皆在20以上，另外，在結構相似性指標（Structural Similarity Index Measure, SSIM）方面，數值都接近1，足證用此方法能產製出優良的色調影像品質。在主觀評估上，受測者觀看自動化深度調色（Deep Color Grading）的動態影像後，因色彩共感覺（

Chromes Thesia）的作用而有高達82%的色彩味覺識別率，皆能指出該色調所要傳達的味道，這意味著此方法所產製出的色調風格受大眾認同。此外，相較於人工調色的動態影像，雖然總體分數深度調色只有32.81%的認同度，但其中苦味深度調色的認同度卻比人工調色高出26%，證明此方法有很大的進步空間與潛能。綜觀之，本研究所設計的自動化深度調色方法具有相當大的可行性，雖然目前無法直接應用於調色作業，但可以為非色彩專業者產出參考圖像。

Wifi氣氛燈程式開發(ESP32篇)

為了解決rgb攝影燈的問題，作者曹永忠,楊志忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書以智慧家庭為主軸，提供讀者熟悉使用Arduino Compatiable開發板：ESP32來開發氣氛燈泡之商業版雛型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。 　　ESP32開發板最強大的特點是完全相容Arduino開發板，搭載Lenonard相同的單晶片：ATmega32u4，並在板內加上無線模組：ESP8266 WiFi Module，無線網路涵蓋距離，在不外加天線之下，就可以到達20公尺，這對於家庭運用上，不只是足夠，還是遠遠超過其需求。 　　更重要的是它簡單易學的開發工具、模

組函式庫與網路功能，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，可以透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　

應用機器學習與專家系統開發具室內定位與智慧導引功能的智慧導航停車場系統

為了解決rgb攝影燈的問題，作者張君銘 這樣論述：

現今汽車是相當普及化的交通工具，臺灣目前共登記有8 百多萬輛汽車，但登記提供的私人及公用停車位僅有5 百多萬個車位，顯然停車位有供不應求的狀況。臺灣大多數的大型室內停車場會標示停車位之剩餘數量、以及停車位是否為空的燈號指示，然而並無規劃指定停車位和導航指引給予使用者，造成民眾開車進入室內停車場時，仍然需要耗費許多時間去尋找停車位。隨著人工智慧及物聯網的時代的到來，停車場也應逐步走向智慧化。因此，本論文開發了一個智慧室內停車場導航系統，利用專家系統結合Dijkstra 最短路徑演算法進行停車位最佳分配及路徑規劃，並利用Wi-Fi 將前述資料傳送至進入停車場之使用者，且為了能夠導引使用者順利前往

該停車位並完成停車。本論文也利用機器學習結合iBeacon 技術建構停車場室內定位系統，進行使用者在停車場內的位置監測。此外，本論文透過電腦視覺結合PID 控制演算法的循路功能之自走車及模擬停車場進行模擬測試，除了測試成功外也完整展現出了智慧室內停車場導航系統在運作時的完整性，其自走車是由Raspberry Pi 組合而成。