我的目的

學習圖像辨識，順便拯救專題，再順便參加鐵人賽，一魚三吃，真香。

圖像辨識的原理

簡單說就是，先用小範圍的濾鏡(filter)來取得影像的邊緣、形狀等......特徵，再運用這些特徵訓練模型。

什麼是神經網路模型?

模型是特徵值X和標籤Y之間的關係。常見的有:
多層感知器 MLP(Multilayer Perceptron):主要用在Excel格式的資料。
卷積神經網路 CNN(Convolutional Neural Network):主要用在圖片和多維度的資料。
循環神經網路 RNN(Recurrent neural network):大多用在文字。
長短期記憶LSTM(Long Short-Term Memory):用在跟時間有關的資料。

什麼是TensorFlow?

是一種由Google開發的開源的框架。

TensorFlow的優點

• 開發自由度高。
• 遇到問題較容易找到解決辦法。
• 會隨著新的機器學習演算法更新。
• 具有高度可視化的工具TensorBoard。

什麼是OpenCV?

全稱是Open Source Computer Vision Library，是一個跨平台的電腦視覺處理函式庫。

OpenCV的應用

• AR
• VR
• 人臉識別
• 手勢識別
• 人機互動
• 動作識別
• 運動追蹤
• 物體識別
• 圖像分割
• 機器人

Reference:TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習超炫範例200+