图像识别系统包含哪些硬件,图像识别系统的调研报告!

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靠,好啊!等了那么久,

装逼的机会终于来了。 (自媒体www.777n.com)

我说,这个可多了,

(原文来自www.777n.com)

你要是够牛逼,

(原创文章www.777n.com)

你也可以用物体识别技术

做个像去年迪斯尼和谷歌合作的

Pete's Dragon 那样的webAR 游戏啊,

请看AR酱往期文 《APP滚出,迪士尼上线AR网页游戏》

不要问我为什么在王者荣耀群里聊AR。

我们的心里只有工作。

但我没有告诉他的是,

其实就算你不牛逼,

以现在的技术发展水平,

已经到了就算完全不懂深度学习,

要搭建一个简单的物体识别功能,

其实也就是分分钟的事啦。

连我这个文科生都学会了。

IBM的 Watson 系统大家应该都听说过

就是那个能变身超级不倒问,

在问答游戏领域碾压人类的那个。

用它来做实现,

简直So Easy。

装逼分割线

那为了要用Watson,

首先我们得上IBM的IBM Bluemix平台上

(https://console.bluemix.net/catalog/services/visual-recognition/)

创建一个账号并生成credentials

注册成功后,

你应该就能看到

Visual Recognition service了。

如果没有看到也没关系,

可以在Catalog页面下找到

看我看我,我在这里

成功创建服务后,

你应该能在Service Credentials下的View Credentials里找到API Key。

再看我

找到了API Key后,

就能顺利访问服务了。

然后只要点击

create classifier 按钮,

就可以创建分类器了。

给这个分类器取个名字,

比如今天刚好在看星球大战,

就叫Starwar吧。

再给每个人物创建一个分类

然后,到百度上

批量下载一些星战人物的图片

将训练用的图片打包成zip格式

上传到每一个你需要识别人物

(图片不要太少,

至少找个100来张吧,

然后每个人物

再各找个15张作为测试图片)

然后,嗒嗒嗒嗒嗒。

好了,完工啦。

你已经学会搭建一个图像识别系统了。

如果要测试分类器是工作得怎么样,

可以直接拖一张图片

放到Starwar的方块里测试。

Starwar下面的 id

就是需要在SDK或者直接用CURL来

访问这个分类器的id。

curl -X POST -F "images_file=@{IMAGE.jpg}" "https://gateway-a.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?version=2016-05-20&threshold=0.0&api_key={API_KEY}&classifier_ids={CLASSIFIER_ID}"

记得替换Replace {API_KEY},

{IMAGE.jpg}和

{CLASSIFIER_ID}

这几个值。

如果一切正常,

你应该会获得类似这样的反馈。

{ "custom_classes": 2, "images": [{ "classifiers": [{ "classes": [ {"class": "Darth Maul", "score": 0.559958}, {"class": "Darth Vader", "score": 0.047293} ], "classifier_id": "StarWars_1680254220", "name": "Star Wars" }], "image": "my_test_photo.jpg" }], "images_processed": 1}

如果之前大家用过Catchoom之类的

图像识别API,

会发现其实使用方法差不多。

都挺简单的。

大家如果有兴趣的话,

明天我看看是不是把怎么用

Tensorflow来搭建

也写了。

报告各位,

装逼完毕!

敬礼

礼毕

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