特征提取器入门

底层技术依靠TensorFlow实现,此特征提取器采用了KNN模型(实际上用MobileNet也是可以的)

用途

简单理解将不同物体识别出来。将一定数量的摄像头实时照片或者图片的特征提取出来进行归类

特征提取器原理

每张图片都可以提取一个特征码,机器学习针对样本集合的特征总结提取出来。

实验要求

USB摄像头

畅顺的网络

Kittenblock 1.8.4i以上版本

加载插件

ml5插件成功加载

../_images/ml.png

同时也把文字翻译与视频侦测加载进来

全部成功加载

../_images/c08_01.png

使用准备

加载特征提取器

点击,特征提取器已经做成是本地加载形式

../_images/c09_01.png

测试——特征提取

任何一张图片,它的特征提取码都不一样。

../_images/c09_02.png

编程

编写了一个简单程序,用于识别剪刀与魔方(你可以识别不同物体,记得把对应标签更改下即可)

../_images/c09_03.png

分别对要识别的物体进行拍照

剪刀:

../_images/c09_04.png

魔方:

../_images/c09_05.png

这里做了拍照过程的gif演示:

../_images/c09_01.gif

../_images/c09_02.gif

如果在拍照过程中,有误操作,例如有其他东西入镜,或者忘记在摄像头窗口放入物体识别,都会导致后面应用识别有误,可以点击清除。

清除后需要重新操作所有物体的拍照。

../_images/c09_08.png

点击应用识别

../_images/c09_06.png

../_images/c09_07.png

让小猫自动说

更改下程序,增加多一个空白的特征识别,另外让舞台小猫显现出来,让其将识别结果说出来

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gif演示:

../_images/c09_03.gif

拓展与提高

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