說實話，邊學ai邊學python挺酸爽的。可這阻止不了我嘗試學習ai的熱情，哈哈。並且，如果我能搞出來，看到文章的您肯定也不在話下。
人臉api是azure上ai及認知服務的一項，應該是從計算機視覺分出來的吧，針對人臉的特點單獨做了特定的人工智慧機器學習及api封裝。由於是基於azure的雲端服務，所以針對人臉的一些功能封裝的很好，只需要使用http的幾類方法 (get \ put\ post\ patch\ delete) 提供資料然後呼叫即可。
首先，在azure訂閱中新增人臉api的服務。和其他的認知服務一樣，也有免費的定價，也是通過key來訪問這個服務。所以，開始學習**之前，先複製人臉api服務的key。
應該說，azure認知服務的頁面給的鏈結還是不錯的，後續大部分需要的內容，通過這些鏈結都能找到資訊。最近的文件配圖增加了，不過和其他產品的文件一樣，感覺組織有點紛亂。這和雲轉型以及大量引入不同的開源、linux、不同語言可能相關吧。
我們的目標是通過示例**盡快的了解人臉api服務是如何工作的。所以文件和不多的示例**非常有用。第乙個快速了解face api機制的示例**可以在這裡檢視：
**其實不複雜。首先，按照api的要求，使用訂閱的服務key和資料型別作為header，按照要求和需要，提供特定的引數params和指定格式的內容body，構造特定的url字串，然後用指定的方法通過https請求azure上的人臉api服務。
看看detect這個api。通過提交一張**，就能夠利用人工智慧檢測**中的人臉，進行分析和提取特徵。通過示例**，我們可以學習到挺多東西的。
首先，如圖中的body，實際上是提供一張**給ai。除了這裡的json模式的資料之外，也可以使用octet-stream模式的資料，比如從本地提供**。
對於detect的api來說，很重要的一點是params裡面說明了人臉檢測返回的三個重要的資料：faceid，facelandmarks (面部特徵) 和 faceattributes (面部屬性)。faceid後面再說，先看面部屬性。面部屬性會返回ai對人臉的判斷，例如性別，年紀，戴沒戴眼鏡，什麼眼鏡，頭髮怎樣，啥顏色，什麼表情之類。需要返回哪些屬性，可以在params裡指定。原示例**給的是一位美女的**，我換成了偉大的愛因斯坦的**~ 從返回的結果看，**裡的愛因斯坦有一點點 (0.003) 的不開心啊哈哈。七情六慾，表情屬性正好七個。
這些屬性可以做很多的事情，例如通過表情判斷人的情緒，進而改進服務、應用或者ai的互動體驗。想象一下，每天到辦公室開機，cortana會說，今天你不太開心啊，路上辛苦了，我給你講個笑話吧。是不是比你女朋友 (if girlfriend.get(): ) 還體貼？
另乙個很重要的返回，是面部特徵。我們國家的人臉識別技術非常領先，azure使用的技術很多應該也來自於我們的微軟亞洲研究院。人臉api中，對人臉進行的抽象是27點面部取樣。
按照這27點取樣，計算各點對應關係，就能夠讓人工智慧判斷人臉特點，進行識別。在這裡： 對這部分做了簡要說明。
參考 api的說明：我猜由於目前還不是個global的服務，所以構造認知服務呼叫的url的時候，需要按照服務所在站點填寫。而四類不同的api呼叫，每個api要求的url也不盡相同。如前文所說，實際上api的實現，都是構造這些url然後使用不同的http方法完成。
api參考和其他認知服務一樣，除了說明，還給出了不同常見語言的示例。通過示例**能夠很快了解如何使用這些服務。此外，對輸入和輸出的資料型別、格式以及限制也給出了詳細的說明。我想說的是，即使沒有程式設計基礎，也真的不難。
對於已經熟悉api的使用者，當然也可以直接使用封裝好的sdk。可以在github獲得：
而文件也給出了使用sdk的示例**：
從零開始玩人工智慧 人臉 API 02
前文介紹了人臉api，但沒有乙個完整的功能實現，各個功能的api始終如散開的珍珠一樣，不能串成珠鏈。到底這套api是如何工作的呢?person person group facelist face這些不同的物件是怎麼發生聯絡的呢?於是，我決定寫乙個相對完整的簡單程式，完成乙個對人臉進行識別的功能。仔...
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從零開始學習人工智慧 python篇 （二）
mac 系統自帶python,本人系統為macos high sierra,版本為10.13.3，在終端輸入指令python v 獲得到的python版本為 2.7.15,所以mac系統是自帶python的。但是2020 年 1 月 1 日，官方宣布停止 python 2 的更新。所以本著要玩就玩最...