域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià),好“米”不錯(cuò)過(guò)
在浩瀚的古詩(shī)詞海洋中,琳瑯滿目的佳句常常讓人陶醉,但很多人卻難以記住每一句的作者。當(dāng)人們欣賞這些優(yōu)美的詩(shī)句時(shí),常常會(huì)想起那位才華橫溢的作者,卻苦于無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別他的作品。為了解決這一難題,行空板引入了MultinomialNB模型——一種用于文本分類的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,樸素貝葉斯分類器的一種。通過(guò)這一模型,行空板實(shí)現(xiàn)了古詩(shī)詞作者的快速識(shí)別,不僅提升了古詩(shī)詞的互動(dòng)性,還為詩(shī)詞愛好者提供了全新的體驗(yàn),使他們?cè)谛蕾p之余,輕松了解背后的創(chuàng)作人。
一、實(shí)踐清單
硬件清單:

軟件使用: Mind+編程軟件x1
Mind+是一款擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)青少年編程軟件,集成各種主流主控板及上百種開源硬件,支持人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)功能,既可以拖動(dòng)圖形化積木編程,還可以使用Python/C/C++等高級(jí)編程語(yǔ)言,讓大家輕松體驗(yàn)創(chuàng)造的樂趣。
二、實(shí)踐過(guò)程
1、硬件搭建
1、將攝像頭接入行空板的USB接口。

2、通過(guò)USB連接線將行空板連接到計(jì)算機(jī)。

2、軟件編寫
第一步:打開Mind+,遠(yuǎn)程連接行空板

第二步:在“行空板的文件”中新建一個(gè)名為AI的文件夾,在其中再新建一個(gè)名為“基于行空板的MultinomialNB古詩(shī)詞分類”的文件夾,導(dǎo)入本節(jié)課的依賴文件。Tips:0-train.py是用來(lái)訓(xùn)練古詩(shī)詞和對(duì)應(yīng)作者的程序,可以在其中增加數(shù)據(jù)集,model.joblib是訓(xùn)練生成的模型,用于對(duì)古詩(shī)詞進(jìn)行分類,這里我們直接用即可。

第三步:編寫程序
在上述文件的同級(jí)目錄下新建一個(gè)項(xiàng)目文件,并命名為“main.py”。
示例程序:

3、運(yùn)行調(diào)試
第一步:運(yùn)行主程序運(yùn)行“main.py”程序,可以看到初始時(shí)屏幕上顯示著攝像頭拍攝到的實(shí)時(shí)畫面,將攝像頭畫面對(duì)準(zhǔn)古詩(shī)詞,如這里為“紅掌撥清波”,然后按下板載按鍵a,將此幀圖像拍攝保存,之后自動(dòng)識(shí)別圖像上的文字,在Mind+軟件終端,我們可以看到識(shí)別到的中文結(jié)果以及模型預(yù)測(cè)的該古詩(shī)詞的作者。

Tips:如果預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確,可以自行調(diào)整“0-train.py”中的數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練模型。
4、程序解析
這段程序通過(guò)使用 OpenCV 庫(kù)調(diào)用攝像頭,實(shí)時(shí)從攝像頭讀取圖像,然后使用 Tesseract 進(jìn)行 OCR(光學(xué)字符識(shí)別)識(shí)別,并將結(jié)果顯示在圖像上。識(shí)別出的文本還會(huì)通過(guò)一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的 MultinomialNB 模型進(jìn)行分類,并顯示預(yù)測(cè)結(jié)果和置信度。具體流程如下:
① 初始化:
· 導(dǎo)入所需的庫(kù)和模塊。
· 初始化 UNIHIKER 開發(fā)板。
· 設(shè)置 Tesseract OCR 的路徑。
· 打開攝像頭并設(shè)置分辨率和緩沖區(qū)大小。
· 創(chuàng)建一個(gè)全屏窗口用于顯示圖像。
② 定義函數(shù):
· 定義 drawChinese 函數(shù),用于在圖像上繪制中文字符。
③ 加載模型:
· 使用 joblib 加載預(yù)訓(xùn)練的 MultinomialNB 模型。
④ 主循環(huán):· 進(jìn)入無(wú)限循環(huán),從攝像頭讀取圖像。
· 檢測(cè)按鍵輸入:· 如果按下 'b' 鍵,退出程序。
· 如果按下 'a' 鍵,捕獲當(dāng)前圖像并保存到指定路徑。
· 使用 Tesseract 進(jìn)行 OCR 識(shí)別,提取圖像中的文本。
· 使用預(yù)訓(xùn)練的 MultinomialNB 模型對(duì)提取的文本進(jìn)行分類預(yù)測(cè),輸出預(yù)測(cè)結(jié)果和置信度。
· 在圖像上繪制識(shí)別到的文本,并在窗口中顯示處理后的圖像。
⑤ 結(jié)束:
· 釋放攝像頭設(shè)備,并關(guān)閉所有 OpenCV 窗口。
三、知識(shí)園地
1. 了解MultinomialNB模型
MultinomialNB 是一個(gè)用于文本分類的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,屬于 scikit-learn 庫(kù)中的一部分。它是多項(xiàng)式樸素貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)分類器的實(shí)現(xiàn)。下面是對(duì) MultinomialNB 的詳細(xì)介紹:
概述
· 定義:MultinomialNB 是樸素貝葉斯分類器的一種,專門用于離散型特征(通常是單詞計(jì)數(shù)或詞頻等文本數(shù)據(jù))。
· 樸素貝葉斯模型:基于貝葉斯定理的一種簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的概率分類器,假設(shè)特征之間是條件獨(dú)立的。
· 多項(xiàng)式模型:適用于特征表示為多項(xiàng)式分布的場(chǎng)景,通常用于文本分類任務(wù),如垃圾郵件檢測(cè)和文檔分類。
特點(diǎn)
· 簡(jiǎn)單有效:模型簡(jiǎn)單,計(jì)算效率高,適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
· 文本分類:在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域,尤其是文本分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。
· 概率輸出:可以輸出每個(gè)類別的預(yù)測(cè)概率,幫助理解模型的信心度。
主要功能
1. 文本支持:
· 適合分類離散型特征,特別是詞頻或詞袋模型(Bag-of-Words)表示的文本數(shù)據(jù)。
· 利用詞頻統(tǒng)計(jì)和類別條件概率進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。
2. 多類別支持:
· 支持多類別分類任務(wù),可以處理多個(gè)類別的分類問(wèn)題。
關(guān)于《行空板MultinomialNB模型實(shí)現(xiàn)古詩(shī)詞作者快速識(shí)別》項(xiàng)目的詳細(xì)信息,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)DF創(chuàng)客社區(qū),了解更多。
申請(qǐng)創(chuàng)業(yè)報(bào)道,分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處,共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇!