物體識別（Object detection）是計算機視覺及影像處理中的術語，指的是讓計算機去分析一張圖片或者一段視頻流中的物體，並標記出來，這需要給神經網絡大量的物體數據去訓練它，這樣才能進行識別。今天Rookiestool 就來教大家一個使用 TF object detection API 來完成的物件辨識軟體。

範例位置：https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/object_detection.ipynb#scrollTo=6cPY9Ou4sWs_

這個些程式碼目的是在完成 #Imports and function definitions

Visualization code adapted from TF object detection API for the simplest required functionality.

從TF object detection API 抓取基本物件辨識程式碼

加入自己的圖片位置連結

咖啡廳

酒吧

九分老街

這張是在夜店裡隨手拍的照片

這張是在餐廳裡隨手拍的照片

這張是在餐廳裡隨手拍的照片

總結： 物件辨識在未來有很大的趨勢，在目前生活中我們可以看到許多物件辨識的應用，像是停車場的車牌辨識，而且這技術已慢慢被廣泛使用在生活上，不管是醫學還是自動化汽車，等其他各行各業。物件辨識加上人工智慧，會創造出更多的視覺化訊息，讓大眾都能最快速的接收最關鍵的訊息。舉幾個例子，匹茲堡大學AI 辨識前列腺癌準確性高，最大程度上保持標準化與客觀性。在生活中，物件辨識學習中tensorflow剛好是學習最佳的工具，也是人工智慧的基礎，所以學習一起開始學習Tensorflow吧！

期待我們下一張文章，讓我們一起學習Tensorflow。