AI 图像辨识教学导读
本篇文章汇整了一系列 Python AI 图像辨识教学，只要按照教学文的顺序阅读和实作，就可以轻松入门 AI 图像辨识，做出人脸辨识、姿势辨识、手势辨识、数字辨识、对象追踪...等图像辨识应用。
下列所有 AI 图像辨识都会使用 OpenCV，请先阅读：OpenCV 教学
使用 OpenCV 进行图像辨识
下面这几篇文章，使用 OpenCV 内建功能所实现的图像辨识或图像追踪，当中除了汽车侦测和行人侦测的准确度比较差，其他的准确度和速度都相当不错。
使用 MediaPipe
下面这几篇文章，始使用 MediaPipe 搭配 OpenCV，实作出人脸侦测、姿势侦测、手掌侦测、手势辨识...等更进阶的图像辨识，由于 MediaPipe 在 2023 年有进行较大的更新和改版，虽然旧版程序码仍然可以运作，但仍建议使用新版的写法：
旧版写法：
- 使用 MediaPipe ( 安装与启动 )
- Mediapipe 人脸侦测 ( Face Detection )
- 使用 MediaPipe ( 安装与启动 )
- Mediapipe 人脸侦测 ( Face Detection )
- Mediapipe 人脸网格 ( Face Mesh )
- Mediapipe 手掌侦测 ( hands )
- Mediapipe 姿势侦测 ( Pose )
- Mediapipe 全身侦测 ( Holistic )
- Mediapipe 物体侦测 ( Objectron )
- Mediapipe 人物去背 ( Selfie Segmentation )
- Mediapipe 手势辨识
- Mediapipe 辨识比中指，自动马赛克
- Mediapipe 辨识手指，用手指在影片中画图
- Mediapipe 辨识手指，做出手指擦除镜子雾气的效果
- Mediapipe 即时合成搞笑橘子脸
使用 Teachable Machine
下面这几篇文章，会介绍如何使用 Google 的 Teachable Machine，实际进行训练图像分类的动作，并将训练好的图像应用于图像辨识的情境中，最后会透过 tensorflow 搭配 OpenCV KNN 算法，辨识出手写的阿拉伯数字。
其他图像辨识范例
下面这几篇文章，综合应用了 OpenCV、tensorflow...等技巧，属于比较进阶的图像辨识范例。
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