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，我們可以把它理解為成人圖像識別。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，有個職業叫做鑒黃師，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，盡管是自家的，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。蒼老師躺在床上…… 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~

不要以為我是嘩眾取寵哦，看看百度圖片，已經開始在圖片搜索中加入了機器視覺了，可以通過圖片了解到對應的信息了。臉盲癥的我有救了……

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註意的，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為：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，白宮也被識別為：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全球峰會的遺憾。這張照片跟之前我去峰會時，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。為了考考人工智能，也為了有點戲劇效果，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.傑克遜是為人熟知的演員，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。返回了簡單明了的人名、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坐標，然後使用matplotlib來繪制。

這就是輸出的結果了。一共也沒幾行代碼，是不是很簡單？

從零開始玩人工智能—機器視覺API—02