ディープラーニングで「顔が似ているAV女優を教えてくれるbot」を構築 - Qiita
概要 Facebook Messenger APIを利用して、 画像をアップロードすると、似ているAV女優を教えてくれるbotを実装しました。 システム構成 Bot応答を行うサーバは諸般の都合によりGo、画像判別はPython(顔検出はOpenCV、分類用の畳込みニューラルネットワークはTensorFlow)で作成しています。 尚、言語間のI/FはgRPCでGoからPythonにRPCを行っています。 実装 Go側 Facebook MessengerからのWebhookを受信して、bot応答を行うWorkerプロセスです。 Messenger Bot Server WebサーバにはGinを利用しています。 難しい事は特にないですが、トラフィックが増えた際、複数のユーザからのメッセージをまとめてWebhookにPOSTする事があるようなので、 エンタープライズで利用するならそのあたりを注意
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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