Python 技術者們：實踐！ 帶你一步一腳印由初學到精通

其實仔細閱讀完本書後,好像也沒有如評論般的不堪啦...
書中的講解與圖示都還蠻深刻的,感覺得出用心,對於理解還蠻有幫助的,我們也從書中的範例延伸出一些其他的學校專題。

標題比內容精采. 寫書不容易. 看了細節以後沒有懂的感覺. 唯一的收穫是看到應用上的可能性.

感謝前一位讀者的的寶貴意見：

針對所提問題敬覆如下：

1. 有關 11, 12 章的無人車的問題確係我們標題過於粗略, 比較精確的標題應該是 “無人車影像辨識子系統之: 道路辨識” 及 “無人車影像辨識子系統之: 交通標誌辨識”。我們將在下一版本修正, 謝謝您的指正!

無人車領域極為廣泛，本專題只針對道路、路標的影像處理進行學習，包含使用 OpenCV做影像邊緣偵測、ROI 選取、Hough 轉換、…來實作道路邊緣線條與位置的辨識。

2. 當我們透過 OpenCV 的 Haar 分類器來進行路標辨識時，為了方便實作，只讓讀者標示少量的圖片，以簡化操作流程，但因樣本數較少，必須精確標示欲辨識物體的位置座標。未來若實際應用時，只要準備夠多的樣本圖片，那應該就沒有標示的問題了。此辨識功能為 OpenCV 官方提供的訓練方法，應無太大問題。

3. 關於微軟 Azure 的問題。本書為方便學習之故，所以使用微軟 Azure 7 天免費帳號，如果覺得還不錯用, 建議可以申請正式帳號，就無7天限制問題, 並且每月也有免費額度可以使用，只有在大量使用時才需付費喔!

4. 第 15 章語音聊天機器人的部分，我們為機器人建置了「聽」與「說」的能力，在交談部分，除了使用自行建置的交談詞語資料庫外，並能夠自動「網路爬蟲」進行資料搜尋做為回答。此為聊天機器人最基本所需的功能，讀者可用此雛形再擴充各自的聊天機器人功能。

我們一直很努力的希望在有限的篇幅之下提供更豐富的知識, 也希望有更多讀者提供寶貴的意見, 以供我們改善。十分感謝您的意見, 謝謝!

在博客來看到本書章節名稱，驚為天人，購買後利用兩個假日實作 6-16 章 (前面章節略過)，實在大失所望。最吸引人購書的主題在實作後有不少問題，總結是收穫不多。
1. 兩章「無人車系統」掛名「無人車」，兩個主題距離無人車太遙遠，根本沒有實用價值。
2. 12章以書附範例標記數據執行正常，但自己實作十餘次標記，訓練結果都無法正確框選出交通號誌。除非手動修改標記數據，無法實作成功。更別提移植到辨識其他物件。
3. 車牌辨識及刷臉都使用 Azure 帳號，書中雖可使用試用帳號(但只有7天)，往後則需要持續性費用，實用價值較低。
4. 15章說明文字語音互換功能，但「語音聊天機器人」連雛形都沒有。
往後購書可能要先到實體書店翻閱一下。

回覆上一位讀者的問題：
1. 由於在本書出版後, 高鐵網站又有改版, 在開啟網頁時多加了一個【個人資料使用說明】訊息框, 因此必須在程式中加一行來自動將此框關閉, 相關細節及更新程式請參閱本書專屬網頁 http://www.flag.com.tw/bk/t/ft700
2. 關於驗證碼無法辨識成功, 可能有如下原因：
(1) 程式 (ticket_module.py) 中的訂購日期必須改為高鐵可接受預訂的日期, 否則無法通過驗證碼辨識。
(2) Windows 的顯示文字大小必須設為100% (參見14-10頁最下面的說明)
[註] 辨識並非每次都能成功, 因此我們的程式會自動嘗試20次, 經測試平均1~3次就能成功。

若讀者還有其他問題, 歡迎到我們的粉絲團和同好們一起討論：
https://www.facebook.com/flaglearningbydoing

實在很不想這麼說，書中有些範例程式執行是有問題的，例如 第14章 高鐵驗證碼 其實無法被截取，甚至在線性回歸 辨識的時候，也幾乎都是辨識失敗，也只能不了了之了.......