by Rain Chu 3 月 19, 2022 | AI , 圖型處理
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設計師工具 最早的免費 ICON 資源網站，屹立不搖，直到最近還推出一推 AI 工具，真的好生佩服，秉著「免費」的原則有可以下載的圖型、工具、外掛以及各式各樣的網站服務
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AI TOOLS
AI 模特兒
找不到專業 Model ，可以用 AI 自己生一個，不用懷胎十月，只需要十分鐘，就可以生一個。
by Rain Chu 3 月 17, 2022 | AI , Tool , 人臉辨識 , 語音辨識
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還記得 2013 年，我用圖形演算法寫了一個跟電視裡面的 Show Girl 玩剪刀、石頭、布，贏的就拿到 Candy ，是真的會從螢幕後面跑出一粒糖果的那種遊戲，靈感來源自於 Candy Crush ，只是我的是真實版本，不能線上玩得，2013 年寫這樣的軟體應該是很厲害的那種，2022 年居然不需要再寫程式碼就可以自己訓練模型，只要在短短的程式碼去呼叫就可以使用它了，What!
2013年版本的圖形辨識手部完玩剪刀、石頭、布
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來看看年輕版本的我 Teachable Machine 介紹
Images，圖像分類器，https://medium.com/@warronbebster/4bfffa765866 Sounds，聲音分類器，https://medium.com/@warronbebster/4212fd7f3555 Poses，人體的姿勢分辨器，https://medium.com/@warronbebster/f4f6116f491 Teachable Machine Images
Images 可以很快速且簡易的製作圖像分類器，比起 Microsoft Azure Custom vision 要來的簡單些，但功能要來的少一些，最大的好處是支援 tensorflow 以及 https://www.tensorflow.org/js，這樣可以很快速且方便的讓我把模型放在 Edge 端。
Teachable Machine Sounds
聲音分類器比較難懂，可以看看強者學弟林智源它們公司的產品，簡單的說明，他是可以讓記者在訪問火箭升空的現場時，還可以分離人聲以及火箭的噪音的服務，如果你也想要自行訓練模型的話，就是要用到這個功能了。
迪威智能，https://dwave.cc/ Teachable Machine Poses
一個跟 Processing 、 Kinect 、 OpenNI 類似功能的應用服務，回想在 2011 年拿下微軟的 kinect for windows 第一屆的無限可能獎，說起會拿這個獎也很意外，那天比賽時後其實只取前三名，我在等到第一名公布後都沒有自己的名字後，突然間評審說還有一個跟第一名實在無法區分的獎項，是由評審們討論出來要加開的，叫做無限可能獎，才又找我原本失落的心，不枉費我前一天沒睡覺在開發這套看電子結婚照，還可以虛空把照片抓到自己手機的軟體。
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我在 2:19 秒，Motion Welcome
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Kinect MotionWelcome Demo
Teachable Machine 的輸出
這是最關鍵的一環，可以輸出各種模型給各種市面上的終端設備使用，Android、Coral、Raspberry Pi、Intel Vino等，這也是我覺得最強大的部分，也是最能說服我採用 Teachable Machine 的功能
Teachable Machine 應用
Teachable Machine 官網
https://teachablemachine.withgoogle.com/
寫在最後，下一次要示範一下如何在 raspberry pi 中，如果大家有想看的題目可以留言給我
by Rain Chu 3 月 17, 2022 | AI , 語音辨識
官網：https://voicefilter.com.tw/
AI聲音濾鏡主攻 podcast 市場以及 Youtuber 和會議的需求，這個市場定位跟以前我們做 Safey 一樣，功能也都是一樣的，但有一個強項是他有對台灣人的台灣國語做精準訓練，相當大的程度地符合台灣市場，只是價格定位方面讓有需求的人會考慮比較多，但有需求的人還是可以先進行註冊，會送30分鐘免費體驗，可以先測試是否符合自己的需求。
AI聲音濾鏡完整的使用說明
https://m.eprice.com.tw/tech/talk/1190/5705774/1/
下載說明書
https://voicefilter.com.tw/doc/AI_voice_filter_operation_manual.pdf
價格參考雲端市集，年費約NT7,200元
https://www.tcloud.gov.tw/solution/C91CCCC7228F2111E0531512620A3891#block3
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官方影片完整介紹
by Rain Chu 3 月 14, 2022 | AI , OpenCV , Python , Raspberry Pi , 人臉辨識
辦公室打卡到底要用甚麼方法最好，是員工卡嗎?還是手機APP定位?還是用打卡鐘?在2020年之後一定是跟你說生物辨識最好，因為又有疫情影響，大家最愛的是「人臉辨識」系統，非接觸，難造假，順便量體溫，噴個酒精，一切都這麼美好，但是只有千金難買好系統，一套好用的人臉辨識系統加上網動輒1萬元台幣，這時工程師的我們一定要自己DIY來一個「人臉辨識」打卡下。
Raspberry Pi 4 的 OpenCV 4 準備
採用 opencv_facerecognition 解決方案
https://github.com/mickey9801/opencv_facerecognition
首先安裝相關的依賴以及DB
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3-opencv python3-picamera python3-numpy python3-pil
sudo apt-get install sqlitebrowser 下載 opencv_facerecognition，並且解開壓縮
cd ~
wget https://github.com/mickey9801/opencv_facerecognition/archive/refs/heads/master.zip
unzip master
cd opencv_facerecognition-master/ 設定環境人臉辨識的資料以及環境
等等會用到 haarcascade_frontalface_default.xml ，不要用 OpenCV 3版本的，要用之前安裝的版本，我將路徑放在下方
# 複製 xml
cp ~/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml ~/opencv_facerecognition-master/haarcascade_frontalface_default.xml
# 設定環境
python3 setup.py 擷取人臉用來訓練圖像
如果你是用 usb webcam 可以執行 recordface_webcam.py ，如果是用 PiCam 就用 python3 recordface_picam.py，此時會先問你的名字，提供完名字後，會開啟相機，當相機偵測到人臉時候，按下 「f」 鍵，就會開始抓取 30 張人像，放在 dataset 下
python3 recordface_webcam.py # for using webcam
python3 recordface_picam.py # for using PiCam v2 訓練人臉的圖像
在我們的系統中 OpenCV4，要修改 trainer.py 中的程式碼以符合現況
找到 recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() 把它改成 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
#recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # or
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
開始訓練，訓練完畢後會在目錄中取得一個 recognizer 目錄，裡面存放訓練後的資料
開始辨識人臉
有了訓練資料後，就可以開始測試準度了，開始前記得也要改一下程式碼，符合現況
找到 Setup LBPH recognizer for face recognition，更改成下面的程式碼
# Setup LBPH recognizer for face recognition
#recognizer = cv2.face.createLBPHFaceRecognizer() # or LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
# Load training data
#recognizer.load(fname) # change to read() for LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read(fname)
存檔後執行 detector_picam.py，就可以在辦公室打卡了
python3 detector_webcam.py # for using webcam
python3 detector_picam.py # for using PiCam v2 未來，再補影片~~相信OpenCV的安裝一定很多困難，只能說關關難關關過~~
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