Opencv
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在上一篇文章，使用CUDA加速運行OpenCV發現一個異常，抽絲剝繭找到原因了。
[Python]在 OpenCV 中啟用 CUDA 加速來運行 DNN 超分辨率模型
錯誤描述：
Could not locate cublas64_11.dll. Please make sure it i
OpenCV 提供了多種用於邊緣偵測的方法，其中一些常見的包括 Sobel、Scharr、Laplacian，還有 Canny 邊緣檢測器。這些方法可以幫助我們檢測圖像中的暗明強度變化，從而找到物體的邊緣。
不過固定係數的2d kernel convolution算是比較古典的方法，後來AI興起後，很多人跑去用train model的方式去實現。當時也有小玩一下人臉辨識和車牌辨識。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和影像處理庫，它提供了豐富的功能和工具，可用於開發各種視覺應用程式。
OpenCV最初是用C++編寫的，但它也提供了Python、Java等多種程式語言的接口，方便不同語言的開發者使用。
謝謝分享
本文主要應用deepface的正面（frontal）人臉檢測的預設模型，使用analyze 函數，用於分析一張人臉圖像的情感（emotion）。
在Colab上實現，若用其他平台需稍微修改程式碼。
Deepface
Deepface是一個輕量級的Python人臉辨識和臉部屬性分析
