本期有福利哦！不要錯過啦！
前文簡單實現了認知服務對圖片的檢測識別。檢測識別是其他機器視覺實現的基礎，除了我們示例代碼涉及的初步“看懂”圖片，認知服務其實可以按照要求返回不同的信息，例如：
Categories – categorizes image content according to a taxonomy defined in documentation.
Tags – tags the image with a detailed list of words related to the image content.
Description – describes the image content with a complete English sentence.
Faces – detects if faces are present. If present, generate coordinates, gender and age.
ImageType – detects if image is clipart or a line drawing.
Color – determines the accent color, dominant color, and whether an image is black&white.
Adult – detects if the image is pornographic in nature (depicts nudity or a sex act). Sexually suggestive content is also detected.
Celebrities – identifies celebrities if detected in the image.
Landmarks – identifies landmarks if detected in the image.
有一項功能信息，Adult，我們可以把它理解爲成人圖像識別。互聯網太強大，但很多時候，我們不希望在不合適的時候看到成人圖像，例如不想讓孩子看到成人內容。據說，有個職業叫做鑑黃師，以後是不是可以讓AI來做這樣的工作呢？於是，這個API的返回引起了我的興趣……
首先想試試機器視覺，於是找了Cortana的照片讓它識別。還挺鐵面無私的，儘管是自家的，Computer Vision API 還是告訴我，它覺得這張圖有點輕度猥褻（0.342），但不算成人內容。
那怎樣算是成人內容呢？坦白說，我覺得目前準確度還不是很高吧，以科學的名義，我嘗試了露點的人體藝術照片，甚至無碼高清的AV截圖……它一直告訴我是猥褻內容，卻沒說是成人內容…直到我突然想到，也許是目前人工智能訓練的圖片不多？換個知名些的圖片呢？腦海裏想到了“德藝雙馨”的蒼老師…行動起來！
終於，成人內容評分上去了，機器視覺告訴我這是張×××了，淚目……
還是挺強大的，不光知道是張×××，而且告訴我，圖中是 Sola Aoi lying on a bed。蒼老師躺在牀上…… 你不信 Sola Aoi 就是蒼老師？來，上Wiki~
沒錯吧？機器視覺很準確的認出了蒼老師，以及她在幹啥，看來也是閱片無數，心中無碼的老司機啊~
不要以爲我是譁衆取寵哦，看看百度圖片，已經開始在圖片搜索中加入了機器視覺了，可以通過圖片瞭解到對應的信息了。臉盲症的我有救了……
福利聊完了，再看看別的。上期聊了機器視覺能夠從圖片中分辨86類事物，其實有些事物是我們特別注意的，比如著名的地方和人。在機器視覺API的接口中，就有針對這兩種的特定領域識別。
上期我對把天安門識別爲：A large red building with tiananmen square in the background 耿耿於懷，所以我特意在使用celebrity和landmark之前試了試白宮的圖片。很好~一視同仁，白宮也被識別爲：A large white building with grass and trees with white house in the background 看來，是機器視覺的語言能力還不太好，哈哈。
我們來指定機器視覺識別一個地理標誌 Landmark。我找了一張西雅圖的照片，表達我沒能參加正在西雅圖舉辦的2018第25屆MVP全球峯會的遺憾。這張照片跟之前我去峯會時，在Kerry Park凍了四小時拍的那些照片角度很接近。
代碼和之前的類似，只是POST的URL不太一樣。我嘗試修改一下matplotlib裏畫圖的參數，看看能不能把標記寫到右上方。
果然，太空針還是被識別出來了，給出了相似度評分：
{
'result': {
'landmarks':
[{
'name': 'Space Needle',
'confidence': 0.985418438911438
}]
},
'requestId': '28210182-6b2b-422b-b94d-daa482d20c92',
'metadata': {
'height': 428,
'width': 665,
'format': 'Jpeg'
} }Space needle
把返回的Caption寫到圖片上。
挺簡單吧。接下來看看人物識別的。爲了考考人工智能，也爲了有點戲劇效果，我找了張和寵物“撞臉”的照片給機器視覺。原本想找孫紅雷和×××梗的，一時沒找到，也怕機器視覺不認識。薩繆爾.傑克遜是爲人熟知的演員，在漫威電影裏他是S.H.I.E.L.D.神盾局的局長。那就用他了~
機器視覺很聰明，沒有認錯，哈哈哈。返回了簡單明瞭的人名、相似度評分和臉部取樣區域。
{
'requestId': '22d4ff5a-be22-4714-819c-16cb0b4ec8a6',
'metadata': {
'width': 888,
'format': 'Jpeg',
'height': 525
},
'result': {
'celebrities':
[{
'confidence': 0.9998701810836792,
'name': 'SAMUEL L. JACKSON',
'faceRectangle': {
'width': 280,
'height': 280,
'top': 152,
'left': 25
}
}]
}
}SAMUEL L. JACKSON
前面蒼老師做識別的時候，不是畫了個框顯示面部識別的區域嗎？我們也來畫一個，然後把識別出來的名字寫在框上。幹這個需要用到返回的臉部座標，然後使用matplotlib來繪製。
這就是輸出的結果了。一共也沒幾行代碼，是不是很簡單？