卡片圖案的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

合家歡的超萌簡筆畫

為了解決卡片圖案的問題，作者合家歡 這樣論述：

　　超Q萌可愛的畫風， 　　簡單又不失創意的設計， 　　就是要讓你愛不釋手！ 　　本書以萌系圖形演變為主，並不需要多高深的技巧， 　　只要會畫圓圈和方形，就能畫好簡筆畫，大人小孩皆宜。 　　萌系的畫風和簡單的圖形更能激發人們的想像力和創造力，讓繪畫變得更有趣味。 　　而在學習中你會發現，簡單的圖形也可以變化出一個多采多姿的世界！ 　　書中除了教你塗鴉之外， 　　還有定格照片、場景插圖、卡片圖案、手帳應用等製作示範。 　　另外，也提供了二維條碼掃描影片檔，方便參考與學習。 　　現在就透過簡筆畫來表達喜怒哀樂、記錄日常點滴、豐富生活情趣吧！   作者簡介 合家歡 　　90年代後軟妹一

枚，喜愛畫畫，為微博知名設計美學部落客、插畫師，暢銷書《一學就會的5000例簡筆畫─合家歡的暖萌世界》的作者。阿歡的畫風正如她的名字一般，給人帶來歡樂！此次阿歡潛心力作的超萌簡筆畫書，是為了讓更多人喜愛畫畫並從畫畫中找到歡樂！   第1章 準備工作要做好 1. 繪畫工具 2. 變萌的簡筆畫 第2章 從最簡單的開始 1. 有趣的點、線、面 2. 畫出立體感 3. 魔法色彩 第3章 圓形 1. 圓滾滾的小動物 2. 半圓形的小動物 3. 腦袋圓圓的人物 4. 圓形食物 5. 圓形植物 第4章 方形 1. 方形小動物 2. 方方腦袋的人物 3. 生活中的方形 第5章 三角形 1. 三角形

小動物 2. 三角形的十二星座 3. 三角形植物 4. 生活中的三角形 第6章 梯形 1. 梯形的十二生肖圖案 2. 生活中的梯形 第7章 更多圖形的奇思妙想 1. 括弧動物 2. 百變英文字母 3. 創意數字畫 4. 軟萌貓咪 5. 狗狗大合集 6. 不同的建築物 7. 相片裡的小世界 8. 小動物捉迷藏 第8章 圖形組合大場景 1. 氣球遊樂園 2. 陽臺上的花架 3. 小王子星球 4. 海邊度假 5. 瓶子裡的小世界 6. 深海美人魚 第9章 日常塗鴉手帳簡筆畫 1. 可愛的表情 2. 手帳邊框 3. 不同天氣畫出來 4. 紀念日卡片 第10章 粉絲作品合集 附 錄 更多超萌簡

筆畫 更多學習資源

卡片圖案進入發燒排行的影片

構成類別學習中知識分化現象的極限條件：以離散向度類別結構為例

為了解決卡片圖案的問題，作者張軒 這樣論述：

過去許多研究專注於了解在不同情境下人們做出的不同決定或判斷（Labov，1973，Roth 與 Shoben，1983；Bailenson 等人，2002），也有許多研究指出在包括函式學習、類別學習等認知作業中人們的學習與判斷會受到情境所影響（Lewandowsky 與 Kirsner，2000；Lewandowsky、Kalish 與 Ngang，2002；Yang 與 Lewandowsky，2003）。這種受到情境影響認知作業的現象被稱作知識分化。本研究的目的在探討使用非連續向度的實驗素材進行概念學習時是否也可以發現知識分化的現象。本研究的三個實驗皆以以離散向度作為特徵值的卡片為實驗材

料，並要求實驗參與者歸納出卡片的規則。實驗一發現作為情境線索的卡片位置影響了實驗參與者的判斷，實驗二以及實驗三則發現作為情境線索的卡片圖案形狀也對判斷造成影響。結果顯示使用離散向度的實驗素材也可以觀察到知識分化。

萌翻你的彩色簡筆畫10000例

為了解決卡片圖案的問題，作者飛樂鳥工作室 這樣論述：

喜歡畫畫的你，是不是每看到一個可愛的小物，都想把它留在畫紙上呢？是不是經常腦中靈光一閃，想要把它們記錄下來呢？是不是有時忽然有了畫畫的興緻，卻發現手邊只有最普通的簽字筆呢？翻開本書，你會發現，畫畫其實是一件很簡單的事情！ 在這本書里，我們會教大家如何畫出可愛的造型，如何搭配出恰到好處的顏色。這裡沒有生硬的理論知識，沒有長篇大論的講解，只要跟著我們的步驟一步一步來畫，就能讓你在不知不覺中掌握繪製各種事物的技巧！更重要的是，只要你身邊有簡單的紙筆，就可以隨時隨地拿出來塗塗畫畫。本書的圖例實用、簡潔，範圍涵蓋了身邊各種常見的小元素，隨意翻閱，你就能從中發現生活中令人驚喜的小細節！通過本書，你可

以為朋友送上一張創意卡片，可以記錄一下每次瘋狂購物的成果，可以在旅行中描繪出自己的所見所聞，還可以記錄下生活中的點點滴滴……很久以後，翻開畫本，你會發現上面已經留下了太多太多難忘的時刻。 畫畫就是這樣，既可讓你擁有美好的旅程，也能讓你有回味無窮的生活點滴。正在看書的你，快拿起身邊的畫筆，跟著我們來一次自由的塗鴉吧！飛樂鳥工作室是由國內知名插畫家飛樂鳥發起的繪畫工作室，並在北京、成都等地設有繪畫教學培訓中心和畫材研發中心。致力於通過繪畫的形式讓更多的人發現身邊的樂趣，幫助每個愛畫畫的人創作出令人感動的作品。代表作《花之繪》、《色鉛筆的溫情手繪》、《素描小時光》、《怎麼畫都可愛的生活塗鴉》、

《鉛筆素描入門，一本就夠了》、《再不學畫畫我們就老了》系列、《素描基礎》系列、《飛樂鳥的手繪時光》系列、《印象繪》系列等長期榮登噹噹網、京東網和新華書店等全國各大書城的圖書暢銷榜，2013、2014連續2年噹噹網繪畫技法類圖書榜前10名獨佔9位，更有100余種圖書授權到韓國、泰國及港台地區出版發行。 正在看書的你，快拿起身邊的畫筆，跟著我們來一次自由的塗鴉吧！ 畫前准備11 第一篇 我要學畫畫 Part 1 從最常用的文具開始練習吧 1.1 畫筆 1.2 本子 1.3 文具小物 1.4 辦公用品 1.5 繪圖工具 Part 2 簡單圖案隨處可用 2.1 線條邊框 2.

2 圖案邊框 2.3 顏文字 2.4 文字圖案組合 2.5 生活萬用圖案 2.6 字母和文字 2.7 數字 第二篇 我愛畫生活 Part 3 形形色色的人 3.1 從頭部開始畫 3.2 簡單畫出生動表情 3.3 用發型表現人物特征 3.4 身體這樣畫才不會怪怪的 3.5 不同模樣的年輕人 3.6 可愛的小孩子 3.7 可親的長輩們 3.8 每天擦身而過的人們 3.9 大家的男神和女神們 Part 4 風格裝扮 4.1 輕盈的春日搭配 4.2 春季的單品很可愛 4.3 清涼的夏日搭配 4.4 夏日風單品 4.5 秋天來啦 4.6 秋日必備單品 4.7 冬日搭配也美麗 4.8 帶來暖意的冬日單品

Part 5 最愛畫美食 5.1 健康蔬果 5.2 我的家鄉菜 5.3 最愛甜點 5.4 停不下來的小嘴 5.5 饕餮之夜 5.6 舌尖上的地球 Part 6 居家的日子 6.1 zakka戀物癖 6.2 給我一個大房子 6.3 我愛我家 6.4 宅！宅！宅！ Part 7 樂趣多多的閑暇時光 7.1 綠色生活 7.2 我愛下廚房 7.3 偽文藝青年 7.4 買！買！買！ Part 8 畫筆下的建築 8.1 庭院裝飾 8.2 傳統民居 8.3 日式小屋 8.4 歐式住宅 8.5 宗教建築 8.6 特色小店 8.7 公園建築 第二篇 我愛大自然 Part 9 多變的天氣 9.1 晴天 9.2 雨

雪天 9.3 特別天氣時的裝扮 Part 10 形態各異的植物 10.1 形態多變的葉片 10.2 美麗的花卉 10.3 豐碩的果實 10.4 綠色的小盆栽 10.5 美麗的樹木 10.6 漫步森林 10.7 欲罷不能的植物裝飾 Part 11 萌萌噠動物 11.1 汪星人 11.2 喵星人 11.3 鳥類 11.4 幼崽最可愛 11.5 食草動物 11.6 食肉動物 11.7 兩棲動物與爬行動物 11.8 蟲蟲大世界 11.9 水族動物 Part 12 四季的腳步 12.1 生機盎然的春 12.2 夏日情懷 12.3 漫步秋日 12.4 靜美的冬 …… 第四篇 我愛去旅行 附錄 1 特別的卡

片圖案集 附錄 2 萬用符號 喜歡畫畫的你，是不是每看到一個可愛的小物，都想把它留在畫紙上呢？是不是經常腦中靈光一閃，想要把它們記錄下來呢？是不是有時忽然有了畫畫的興致，卻發現手邊只有最普通的簽字筆呢？翻開本書，你會發現，畫畫其實是一件很簡單的事情！在這本書里，我們會教大家如何畫出可愛的造型，如何搭配出恰到好處的顏色。這里沒有生硬的理論知識，沒有長篇大論的講解，只要跟着我們的步驟一步一步來畫，就能讓你在不知不覺中掌握繪制各種事物的技巧！更重要的是，只要你身邊有簡單的紙筆，就可以隨時隨地拿出來塗塗畫畫。本書的圖例實用、簡潔，范圍涵蓋了身邊各種常見的小元素，隨意翻閱，你就能從中發

現生活中令人驚喜的小細節！通過本書，你可以為朋友送上一張創意卡片，可以記錄一下每次瘋狂購物的成果，可以在旅行中描繪出自己的所見所聞，還可以記錄下生活中的點點滴滴……很久以后，翻開畫本，你會發現上面已經留下了太多太多難忘的時刻。畫畫就是這樣，既可讓你擁有美好的旅程，也能讓你有回味無窮的生活點滴。正在看書的你，快拿起身邊的畫筆，跟着我們來一次自由的塗鴉吧！

PVC卡片表面瑕疵之自動光學檢測

為了解決卡片圖案的問題，作者吳俊賢 這樣論述：

本研究目的在利用機器視覺與數位影像處理技術建立一套PVC卡片表面瑕疵之自動光學檢測系統。由於PVC卡片製作過程中，因機械定位、噴墨不良、壓合過程或其它加工過程造成卡片產生瑕疵，而主要的瑕疵包括：尺寸不良、圖案缺漏、刮痕、氣泡、異物與沾墨髒點這幾類瑕疵。現階段大多數製造業仍以傳統人工檢測方式，不僅檢測速率低、不精確、容易出錯，且無法維持穩定的品質。有鑑於此，本研究係針對這些問題，發展一套檢測技術來取代人工檢測，以提高檢測速率、改善檢測品質。 研究中針對屬高反射體之PVC卡片表面，採用暗場打光原理來解決表面反射問題，並利用背向打光方式及霍夫直線偵測原理判斷卡片尺寸大小；對於偏移或偏轉之圖案，

主要利用多重金字塔與圖案的不變矩特徵配合特徵比對技術處理定位與缺漏問題；而刮痕、氣泡、異物與沾墨髒點的檢測，主要是藉由灰階共變異矩陣所求得的特徵值、主軸方向角度及相關係數值建立多重的檢測指標，將瑕疵從樣本中準確的檢測出來，最後再由倒傳遞類神經網路分類出瑕疵種類。經實驗結果顯示本方法可檢測出瑕疵，其平均瑕疵檢出率約為92%，因此，可實際應用於PVC卡片表面瑕疵的偵測，以改善人眼檢測所造成的缺失。