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Kannst du eine KI schreiben, die Menschen in Bildern identifizieren kann? Kannst du mir auch genau erklären, wie ich an die Quellen für Trainingsdaten und so weiter komme?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Das Trainieren eines künstlichen Netzwerks, welches Menschen in Bildern erkennen kann ist sehr komplex und bedarf viel Vorbereitung und Geduld. Da deine Aufgabenstellung sehr generisch formuliert ist, werde ich dir einen beispielcode geben in dem ein bereits trainiertes Modell geladen wird, welches dir eine Object Recognition von unter anderem Menschen erlaubt:

Um den python code auszuführen musst du python und alle nötigen Bibiliotheken installiert haben, sowie ein vortrainiertes Modell lokal gespeichert haben. Hier ist eine step-by-step Anweisung von towardsdatascience.com:

1) Alle benötigten Bibliotheken installieren
```bash
pip install tensorflow==2.4.0 keras==2.4.3 numpy==1.19.3 pillow==7.0.0 scipy==1.4.1 h5py==2.10.0 matplotlib==3.3.2 opencv-python keras-resnet==0.2.0
```
```bash
pip install imageai --upgrade
```

2) Das vortrainierte Modell herunterladen:

Speichere das Modell in dem Ordner, in dem du deinen python code ausführst.

url: https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/essentials-v5/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5/

3) Die ImageAI Bibliothek verwenden, um Objekte in Bildern zu erkennen.

```python
from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()

# Hier kannst du den Pfad zu deiner .jpg Datei einer variable zuweisen. 
my_image_path = "foobar.jpg"

assert os.path.isfile(my_image_path)

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()

# falls hier ein error geworfen wird, liegt das wahrscheinlich daran, 
# dass du das Model in dein current working directory verschieben musst.
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.1.0.h5"))

# lädt das Model
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , my_image_path), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg"))

for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"] , " : " , eachObject["percentage_probability"] )

```

4) Du findest eine .jpg Datei mit erkannten Personen unter imagenew.jpg in deinem current working directory.

Wie findet man Quellen für Trainingsdaten?

Trainingsdaten für ein neuronales Netzwerk müssen entweder unter großem Aufwand selber gesammelt und gelabelt werden, oder ganz einfach von öffentlichen Quellen selber beschafft werden. Für den Anfang empfehle ich durch die Datasets von kaggle.com zu stöbern.

Ich hoffe ich konnte dir weiterhelfen.<|im_end|>
<|im_start|>user
Kannst du mir bitte ein minimalistisches Python-Beispiel dafür zeigen?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Klar doch, hier ist ein Python-Beispiel:

'''
import cv2
import numpy as np

# Laden Sie die YOLOv3-Gewichte und Architektur
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# Definieren Sie die Schichten, die wir benötigen
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# Laden Sie das Bild
img = cv2.imread("example.jpg")
img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)
height, width, channels = img.shape

# Übergeben Sie das Bild an das Netzwerk
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)

# Holen Sie sich die Vorhersagen
outs = net.forward(output_layers)

# Definieren Sie die Farben für die Boxen
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))

# Überprüfen Sie jeden Bereich
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            # Menschliche Klasse ist immer die 0. Klasse
            if class_id == 0:
                # Berechnen Sie die Koordinaten der Box
                x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([width, height, width, height])
                x = int(x - w / 2)
                y = int(y - h / 2)

                # Zeichnen Sie die Box auf das Bild
                color = colors[class_id]
                cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
                cv2.putText(img, "Person", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# Zeigen Sie das Ergebnis
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
'''<|im_end|>