AI ninja project [day 20] object detection

好的，假设在你的农地旁，
有人或动物不时就发出类似卡车或是车子的声音，
让你的手机半夜一直发出警报，
这个时候该怎麽办呢?

也许我们可以搭配object detection来确认是不是真的有人在偷农作物。

我建议是使用Linux或是用colab的环境来安装使用object detection，
我曾经成功使用windows系统训练过一次自己的模型，
但却不想再成功一次了。
如果想挑战看看使用windows的环境或是自己训练辨识特定物件的模型可以参考下面的文件。

object-detection-api 文件
https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/

可以应用像是工厂辨识特殊零件损坏，以及补救维修资讯的显现。
或是植物特殊的病虫害资讯显现，以及应对方法。

但这篇介绍是从已经训练好的模型来对图片进行物件辨识。

教学网页:
https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/tf2_object_detection

colab:
https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/tf2_object_detection.ipynb#scrollTo=-y9R0Xllefec

安装及引入:

建立将图片转成numpy array的function:

可供选择已经训练好的object detection模型，
如果有更喜欢的可以从tf hub查找，
主要是看有辨识到哪些物件，符不符合需求。

测试图片 及
COCO17_HUMAN_POSE_KEYPOINTS:辨识姿势所需要的list，如果辨识之後不需要看人体姿势，不放这个list也可以

安装Object Detection API

载入後续需要使用到的功能:

那我们将标签对应输出的index号码使用一个字典来保存:

也可以从github查看这个模型所有的标签及对应id:
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt

用tf_hub载入模型:

将测试图片转成numpy array，
如果有需要的话，下面也提供了将图片翻转及转灰阶的方法:

进行辨识:

将推论结果作图:

假设不想看到人体姿势的辨识，
可以将 keypoint, keypoint_scores, keypoint_edges这三个参数拔除。