认识达内从这里开始

我们在提及人工智能技术的时候，除了需要掌握python编程语言以外，同时对于机器学习这方面的知识也是需要掌握的。今天，我们就一起来了解一下关于人工智能开发的基础知识。

大多数人听到深度学习，都会望而却步，因为会觉得很难，在这个人工智能飞速进步的时代，我也来抓一下时代的尾巴~

两周前，我开始接触到python和Turicreate框架，经过不懈的努力，终于有所收获，特在此总结一下经验，如有不妥，欢迎指正。

如何让机器来识别图像?感觉好难是吗，想想人是怎么识别一条猫和一条狗的呢?我们看到了它们有不同的特征对吧，如果机器要区分它们，也要来获取特征，这就需要图像的特征提取，这里需要数字图像处理的一点知识，图片都是由像素组成的，我们一般的彩色图片都是RGB图片，它的每一个是由R,G,B三个分量组成，数值范围是0~255。我们需要提取所有像素值吗?显然不需要，这样内存消耗巨大。那我们需要对这些像素如何处理才好呢?接下来就是大名鼎鼎的CNN登场了，很多人都听过它吧，卷积神经网络，原理啥的就不说了，有兴趣可以网上搜搜。告诉你一个好消息，我们的Turicreate已经封装好了它的算法，我们直接拿来用就好了。接下来，我们需要用大量的数据来训练，后训练后的结果保存成一个model，然后你随便找图片来它都可以识别，当然你训练的图片都是猫的话，它也只能识别你拿来的图像是不是猫。

接下里说说过程吧，先你需要选择一个系统，当然Turicreate是apple的，选择MacOS是好的，没有苹果装备的话，那就和我一样在Linux下来操作吧。我们需要安装python的集成环境Anaconda，中文名蟒蛇，好霸气。当然还有其他的集成环境，建议选择这个，可以网上了解一下几个的优劣。多说一句，python选择2.7版本的，3.0以上的会出错，原因你懂的，然后你需要配置环境变量，不然一些操作权限问题很烦，然后用conda命令创建一个虚拟环境就叫turi,激活它，使用pip安装turicreate，然后配置这个包的环境变量。打开自带的笔记本(太简陋了，建议安装一款IDE)。

写代码的时刻到了。在里面新建一个python2的笔记本，先import这个turicreate包，如果你没有配环境变量的话，它就会告诉你找不到这个包，然后我们读入你需要训练的图片，有很多类的话放在不同的文件夹下，给这些不同文件夹里的图片添加标签，标签的意义在于机器识别的图像反馈给你的结果是猫或狗，而不是一个文件夹。然后就可以开始训练了，这里应该是难的，然而Turicreate已经封装好了，你只需要调用对应的函数就可以了，当然，需要多说一句的是，训练对电脑配置要求很高，我的渣渣笔记本跑崩溃了好几次。我训练结果准确率高达98%，训练后的结果保存成一个model，以后你就可以直接用这个model，而不需要再去训练了。接下来你可以测试你的数据，我测试了几次准确率蛮高的，哈哈哈。

有可能你觉得这太没意思了，接下来我们加点难度，我们如何用这个model来处理实时拍摄的视频，当然也需要实时反馈识别的信息，该怎么做呢?

是不是需要把拍摄的视频传送到我们电脑上，这个我们使用一款软件叫做IP摄像头，还要借用opencv库，这里安装opencv库只需要和安装turicreate一样，pip就可以了，库名称是opencv-python，然后用python写几行代码定义一下用户名和IP地址就行了，监控器大概就是这么做的吧。传过来的视频我们该如何处理呢，要知道我们识别的是图像，而不是视频，我们都知道视频是一帧一帧的图像，所以我们只需要间隔保存一帧的图像就可以了，没必要每帧都去识别，保存有两种方法，一种是设置定时器，每隔一段时间保存一张图片，另一种方法就是设置间隔值，每隔多少帧保存一张图片，值得注意的是，前一种方法使用的是进程的函数，所以容易陷入进程关不掉的局面。当然我们不能一直都在保存图片，我们可以在识别完成之后自动删除图片，这样就不会占用大量内存了。这样我们就可以便拍摄视频，机器实时识别图像了。

作者：小陀螺_coding

来源：博客园

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