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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。

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