전혀 모르기 때문에 분위기 속에서 파이썬3의 얼굴인식·모자이크 처리를 했습니다.

이것은 당신이 배운 잡기입니다.똑똑한 사람이 나 좀 도와줘.
'Python의 AI, 머신러닝, 딥러닝 어플리케이션 제작법'보다 얼굴인식, 모자이크 처리가 필요한 녀석이다.이 책은 대단하다.
나는 아래에 있는 이것을 만들어서 그림에 모자이크를 만들었다.

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
def mosaic(img, rect, size):
    # モザイクをかける領域を取得
    (x1, y1, x2, y2) = rect
    w = x2 - x1
    h = y2 - y1
    i_rect = img[y1:y2, x1:x2]
    # 一度縮小して拡大する
    i_small = cv2.resize(i_rect, ( size, size))
    i_mos = cv2.resize(i_small, (w, h), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    # 画像にモザイク画像を重ねる
    img2 = img.copy()
    img2[y1:y2, x1:x2] = i_mos
    return img2

# カスケードファイルを指定して分類機を作成 --- (*1)
cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt.xml"
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

# 画像の読み込んでグレイスケールに変換 --- (*2)
img = cv2.imread("nm.jpg")
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 顔検出を実行 --- (*3)
face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(150,150))
if len(face_list) == 0: quit()

# 認識した部分の画像にモザイクをかける --- (*4)
for (x,y,w,h) in face_list:
    img = mosaic(img, (x, y, x+w, y+h), 10)

#画像を出力
cv2.imwrite("nm.png", img)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

오늘 기억할 것
얼굴 인식 처리의 구조
등급 분류기
강분류기가 모인 것 같은데?그 강분류기는 잡어 분류기입니까?같이 모인 놈 같애.
그래서 강분류기는 달콤하다고 판정된 녀석에게서 배열된 것 같다.그쪽에서 일일이 엄격한 판정이 없어서 금방
Δ삼각주
미분 조사 때 나왔는데 그게 뭐가 무서워.그 x와 y가 교차하는 그림Δ분 동작입니다.Δ)이런 일을 표시하기 위해 사용한 것이다.제 옆 자리도 맨날 저랑 마이너스 방향이에요.Δ하고 있는 것 같아서요.
Σ(시그마)
로크인의 사장.다음은 여기서부터 계산합니다.(n.k와 같지만 헷갈리지 않도록 다른 알파벳을 그리는 것이 좋다) 오른쪽에서 이것을 계산한다.공식적으로는 많은 것 같은데 사용할 때가 되면 확인해 보세요.싫다
림(극한)
극한실수 a의 함수에 접근하는 매개 변수 x가 무한히 접근하면 극한인 것 같습니다.네.
ε이프실론
ε＜극소
알아봤는데 잘 모르는 거.
SVM(벡터 머신 지원)
평면에 흩어진 두 조 사이에 선을 긋는 녀석.그 선은 어느 점에서 가장 먼 곳에 그려졌다고 한다.회귀분석과 뭐가 달라요?포세프트론이라는 정밀도는 이것보다 낮지만 오늘날의 기초인 것 같다.AND 계산 같은 거.절대 중요하니까 복습해.
δ편미분
잘 모르겠어요.
• 내핵법
KFC가 된 사람.정말 이해할 수 없지만 비선형 직선의 공간을 마련해 선형 처리의 기교로 삼을 수 있다.가죽으로 쿠키를 감싸서 더블스타로 만든 느낌인가요?
전에 그린 그림이 안 맞아도 해봤지만 모자이크가 없어요.가능하면 재미있을 것 같아서 다음에는 그걸 할 수 있는 레벨 분류기를 만들고 싶어요.강화학습은 잘하는데 특징량을 어떻게 정하나.어느 정도 이쪽은 미리 준비하면 안 돼요?