本次主題是以colab的環境進行學習的，在本篇文章中，我將講解影像辨識的臉部偵測技術應用。依照進度每個禮拜都會記錄不同的影像辨識方法，基本順序會從:

1. OpenCV
2. 圖片分類(Tensorflow-Image classification)
3. 語意分割(Semantic Segmentation)
4. 生成模仿圖片(CycleGAN and pix2pix in PyTorch)
5. 物件辨識(tensorflow object detection)
6. 額外分享(MediaPipe)

實際使用:
這是一個簡單的人臉偵測模型。

執行程式碼:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
output = cv2.imread("自己圖片的路徑")
output = cv2.cvtColor(output,cv2.COLOR_BGR2RGB)
output_gray = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = face_cascade.detectMultiScale(output_gray)

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(output, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 255), 3)
plt.imshow(output,cmap="gray")
plt.show()

結果:

那麼實際執行完程式後，我相信有些會有一個疑問那就是有沒有其他的模型可以使用?或是這可不可以自己訓練?
第一個部分是有其他模型的下面會再補充，第二個部分答案是可以自己訓練，只是我不會講解這個部分，主要原因是因為Tensorflow會比較好使用以及訓練所以通常都會選用tensorflow或是pytorch。

其他模型:

• haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
• haarcascade_frontalface_alt2.xml
• haarcascade_fullbody.xml
• haarcascade_profileface.xml
• haarcascade_upperbody.xml
• haarcascade_eye.xml
• haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
• haarcascade_lefteye_2splits.xml
• haarcascade_righteye_2splits.xml
• haarcascade_frontalcatface_extended.xml
• haarcascade_frontalface_alt.xml
• haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml
• haarcascade_russian_plate_number.xml
• haarcascade_frontalcatface.xml
• haarcascade_frontalface_default.xml
• haarcascade_lowerbody.xml
• haarcascade_smile.xml

文章主題一覽:

1. OpenCV-python:影像辨識基礎技能-1(Day 1)
2. OpenCV-python:影像辨識基礎技能-2(Day 2)
3. OpenCV-python:影像辨識的基礎臉部偵測-加碼更新(Day 2)

4. Tensorflow-python:圖片分類-1-資料集準備(Day 3)
5. Tensorflow-python:圖片分類-2-模型訓練(Day 4)
6. Tensorflow-python:圖片分類-3-模型實際使用(Day 5)
7. Tensorflow-python:圖片分類-4-完整程式總結(Day 6)

8. Tensorflow-python:語意分割-1-資料集介紹(Day 7)
9. Tensorflow-python:語意分割-2-模型訓練(Day 8)
10. Tensorflow-python:語意分割-3-模型實際使用(Day 9)
11. Tensorflow-python:語意分割-4-完整程式總結(Day 10)

12. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-1-資料集介紹(Day 11)
13. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-2-模型訓練(Day 12)
14. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-3-模型實際使用(Day 13)
15. CycleGAN-python:生成相似圖片「由簡化繁」-4-完整程式總結(Day 14)
16. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-1-資料集介紹(Day 15)
17. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-2-模型訓練(Day 16)
18. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-3-模型實際使用(Day 17)
19. CycleGAN-python:生成相似圖片「由繁化簡」-4-完整程式總結(Day 18)

20. tensorflow-object-detection:物件辨識-3-模型實際使用(Day 19)
21. tensorflow-object-detection:物件辨識-4-模型實際使用_應用篇(Day 20)

22. MediaPipe:額外分享-1-手部追蹤(Day 21)
23. MediaPipe:額外分享-2-人臉檢測(Day 22)
24. MediaPipe:額外分享-3-物體檢測(Day 23)
25. MediaPipe:額外分享-4-姿勢檢測(Day 24)

26. Tensorflow-python:圖片分類-1-模型介紹(Day 25)
27. Tensorflow-python:圖片分類-2-變形應用(Day 26)
28. Tensorflow-python:語意分割-1-模型介紹(Day 27)
29. Tensorflow-python:語意分割-2-變形應用(Day 28)
30. CycleGAN-python:生成相似圖片-1-模型介紹(Day 29)
31. CycleGAN-python:生成相似圖片-2-變形應用(Day 30)

粗體字為額外更新的文章。