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相機背景模糊的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
相機背景模糊的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦松田忠雄,LUCKMAN,ワタナベタイシ,山本春花,中西祐介寫的 網美攝影學：捕捉女孩可愛動態瞬間55個專業技巧 和陳兵旗的 機器視覺技術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自瑞昇 和崧燁文化所出版 。
國立臺灣科技大學 電機工程系 王乃堅所指導 陳盈佑的 使用局部極值先驗進行盲影像去模糊 （2021），提出相機背景模糊關鍵因素是什麼，來自於影像去模糊、局部極值先驗、亮度稀疏性先驗。
而第二篇論文國立成功大學 測量及空間資訊學系 饒見有所指導 林緯程的 以三維特徵地圖輔助相機定位之適應性與精度分析 （2021），提出因為有 ORB-SLAM、三維特徵地圖、坐標轉換的重點而找出了 相機背景模糊的解答。
網美攝影學：捕捉女孩可愛動態瞬間55個專業技巧
為了解決相機背景模糊 的問題，作者松田忠雄,LUCKMAN,ワタナベタイシ,山本春花,中西祐介 這樣論述：
光是擺拍不夠看 美女要美得活靈活現 做一個能征服靜態和動態感的攝影師吧！ 5位攝影師 X 7位模特 超實用網美進階拍攝技巧 ｜攝影師｜ 松田忠雄／LUCKMAN／ワタナベタイシ／山本春花／中西祐介 X ｜模特兒｜ 高橋春織／岡田香菜／木戸怜緒奈／武内おと／さいとうなり／ひらく／森田紗英 ★可愛的是女孩，還是你拍出來的女孩？ 想拍女孩， 想拍可愛的女孩， 想把可愛的女孩拍得很可愛—— 那麼除了被攝體本身的優勢之外， 你還要懂得如何構圖， 什麼樣的動作可以增加畫面感， 怎麼創造故事情境， 動靜都很棒， 要讓女孩的可愛， 透
過你的鏡頭發揮一百倍效果！ ★攝影的三個重點 ①緩和被攝者的鏡頭意識 對於女孩子來說，有相機對著她們，其實並非日常行為，因此總會有些僵硬。使用「動作」這種表現手法，能夠緩和模特兒對於相機存在的感受，因此能夠帶出她們較為自然的表情及動作。 ②讓畫面產生驚艷 照片能夠補捉肉眼無法確認的瞬間動作及表情。以動作當作主題，就能夠拍攝到令人驚豔的瞬間。 ③讓偶然幫助自己 一邊挪動身體一邊攝影，必然會伴隨攝影者及模特兒都意想不到的偶然性。刻意呼喚出那不曾想像到的「奇蹟」，打造看起來非常可愛的瞬間。 ★拍出網美照的四堂課 ｜拍攝動作的基礎知識｜ 想要拍出可愛的動
態照片，必須要了解的基本知識，為你解析動作的原形： 步行（奔跑）、轉動（旋轉）、蹲下、跳躍， 以及攝影師的動態或靜態拍攝方式， 和不可不學的ISO感光度與對焦， 透過不同模式切換拍攝方法， 就能逐漸掌握節奏。 ｜讓模特兒的動作看起來可愛｜ 就算是模特也有不知道該做什麼動作的時候， 怎麼擺姿勢，才是攝影師想要的？ 如何引導模特做出更自然的動作？ 受限於場地和服裝嗎？ 乍看像失誤的動作反而更可愛喔！ 也可以不那麼縝密規劃， 順其自然就好。 打造獨樹一格的清爽系可愛女孩！ ｜以攝影技巧強調出動作｜ 利用拍攝的角度、聚焦方式和景深等你
所知道的構圖技巧， 去駕馭模特的動作， 發揮1+1大於2的效果。 也有在陰暗處的閃光燈使用技巧教學， 讓畫面更加有故事性。 ｜讓動作看來可愛的靈感集｜ 從攝影技巧再回歸到模特身上， 如何和模特互動？ 如果沒哏，要怎麼製造效果？ ★攝影師愛用機材介紹 每位攝影師都有不同的攝影風格， 如何選擇適合自己的機材也是一門學問， 將幾位攝影老師的愛用的設備排開， 連同型號及簡單說明，讓你一目了然。
相機背景模糊進入發燒排行的影片
#Apple#WWDC21#懶人包
蘋果Apple喺稍早時間嘅年度開發者大會上，正式公佈咗最新作業系統iOS 15，今日就同大家介紹下到底會有咩改進同新功能喇！
iOS15將會為大家提供一個更好嘅Facetime體驗。佢新增嘅「空間音訊」功能，可以令用家通話時嘅聲音聽落更加自然，亦都可以分隔背景聲音同用家講嘢嘅聲音，令通話質素更好。佢仲加入咗「人像」模式，等用家可以喺視像通話時將身後嘅背景模糊，令畫面對焦喺用家身上。另外，用家Facetime嘅時候都可以使用「SharePlay」功能，同朋友一邊視像通話，一邊同步聽歌、睇戲、瀏覽網站等等。
iOS15亦都加入「Focus」功能，幫助用家管理好通知內容。呢個功能會根據用家與唔同App之間嘅互動，將通知自動按照優先次序排位，方便用家可以先睇到更重要嘅訊息。用家喺設定中都可以選擇喺某段時間內不被通知滋擾，或者喺工作嘅時候只接受某幾個App彈出通知等等。
喺相機方面，iOS15將會支援「Live Text」功能，將相片入面見到嘅文字逐一辨識，並轉化成可編輯嘅文字檔案。用家亦可以利用「圖像查詢」功能，搜尋返相片入面見到嘅地標、花草植物、動物品種等等嘅相關知識。
除咗以上新功能外，Apple喺iOS15中亦都會有重新設計Safari瀏覽器、改進Apple地圖、將更多元素加入天氣App、有支援更多功能嘅Apple錢包，同加強私隱等改進。Apple預計iOS15公眾測試版將會喺2021年7月推出，而正式版將會喺稍後，預計9至10月推出。
使用局部極值先驗進行盲影像去模糊
為了解決相機背景模糊 的問題，作者陳盈佑 這樣論述：
盲影像去模糊 (Blind Image Deblurring) 這個問題，在影像處理及信號處理的領域上已是存在相當長久的挑戰，此問題主要是希望能將因為拍照時因相機晃動而導致的模糊影像恢復為原有的清晰影像，但在影像去模糊的問題中只有模糊影像為已知，需要重建出的清晰影像以及造成影像模糊的模糊核皆為未知，因此在求解時需透過設定其他條件才能順利求解。在本篇論文中我們提出了局部最大值先驗 (Patch-Wise Maximal Pixels Prior) 的先驗方法，我們發現在清晰的自然影像中，每個區塊內的最大值會相當大且趨近於1，但在模糊影像中則不會有此特性，因此可透過此條件作為先驗條件來處理影像去
模糊的問題。將我們所提出的局部最大值先驗與局部最小值先驗 (Patch-Wise Minimal Pixels Prior) 結合，成為局部極值先驗 (Local Extremums Prior) 的先驗方法，改善只使用局部最小值先驗時在亮度偏亮的影像會處理不佳的問題。實驗結果顯示我們所提出的方法與目前其他現有的影像去模糊的方法在客觀的影像評估標準上皆可獲得差不多甚至更好的成績，並與過去相似的方法如暗通道先驗 (Dark Channel Prior) 及極通道先驗 (Extreme Channel Prior) 相比所需的計算時間大幅降低。
機器視覺技術
為了解決相機背景模糊 的問題，作者陳兵旗 這樣論述：
本書分上下兩篇介紹機器視覺的構成、圖像處理方法以及應用實例。 上篇「機器視覺理論與演算法」包括：機器視覺、圖像處理、目標提取、邊緣檢測、圖像平滑處理、幾何參數檢測、Hough變換、幾何變換、單目視覺測量、雙目視覺測量、運動圖像處理、傅立葉變換、小波變換、模式識别、神經網路、深度學習、遺傳演算法。 下篇「機器視覺應用系統」包括：通用圖像處理系統ImageSys、二維運動圖像測量分析系統MIAS、三維運動測量分析系統MIAS 3D、車輛視覺導航系統。 本書匯集了圖像處理絕大多數現有流行演算法，以淺顯的圖文並茂的方法講解複雜的理論演算法，每個演算法都給出了實際處理案例
。 書中所講案例均來自生產實踐，都得到了實際應用的檢驗。 本書不僅適用於機器視覺和圖像處理專業理論結合實踐的教學，對於本科系及相關科系的課題研究人員和專業技術人員也具有重要的參考價值。
以三維特徵地圖輔助相機定位之適應性與精度分析
為了解決相機背景模糊 的問題，作者林緯程 這樣論述：
SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)做為一個在未知環境同時進行感測器定位以及環境地圖建立的概念，常被用以處理無可靠GNSS訊號環境之定位問題。基於影像特徵點之視覺(Visual) SLAM(V-SLAM)，透過重複的三維特徵地圖建立、影像特徵至三維特徵地圖的匹配和空間後方交會的過程來達成相機定位目的。倘若特徵點法V-SLAM建立之三維特徵地圖，能做為場景先驗控制重複使用，則無可靠GNSS訊號環境之定位問題即可獲解決。然而基於影像灰度值計算的影像特徵點萃取技術，其特徵萃取和匹配結果常受環境光照條件影響。因此對於不同光照條件下所建立之三維特徵地
圖，其光照條件的改變對相機定位之適應性值得被進一步探討。 得益於ORB-SLAM中的地圖再利用功能，本研究選擇其做為測試用之V-SLAM 系統。首先，本研究透過單眼相機，分別於不同光照條件下，以手持錄影的方式環繞位於戶外之測試場域，拍攝場景之影片。再將拍攝之影片，輸入ORB-SLAM中進行處理，建立不同光照條件下的三維特徵地圖。最後，再將前述步驟建立之三維特徵地圖輸入ORB-SLAM，以純定位模式(Localization Mode)對不同光照條件下拍攝之影片進行交叉定位測試，而輸出之相機外方位參數將和以SfM (Structure from Motion)方法建立之參考相機軌跡比較，進行精
度分析。然而本研究所使用之相機為單眼相機，使輸出成果缺乏尺度資訊，又ORB-SLAM之輸出為稀疏點雲，難以精確標記控制點進行座標轉換。為此，本研究基於混合模式平差及三維正形轉換的概念，提出藉由控制點以及相機軌跡進行坐標轉換的兩種坐標轉換模式，所提出之轉換結果，亦將和SLAM領域中常用的Umeyama’s Method進行比較。 本研究之實驗結果顯示，以ORB-SLAM建立之三維特徵地圖輔助相機定位，在相機定位部分，其定位精度主要決定於建立該特徵地圖之ORB-SLAM處理成果之精度，和光照條件的改變並無明顯關聯；而旋轉角部分，ORB-SLAM亦可以獲得穩定的成果，然而其回復之旋轉角正確程度，則
取決於後方交會時特徵點之分布涵蓋影像之面積比例。