前文 之前的随笔中,已经通过相机或相册获取到了我们想要的图片,接下来进行识图api的配置工作.我使用的是百度的api,利用python获取信息,并在MainActivity中进行调用来输出信息. 一.首先我们需要申请创建一个应用(管理控制台->产品服务->图像识别),百度智能云,得到api key和secret key 利用百度api进行识图的python代码,因为我们一会需要在as中调用函数,所以不需要写主函数了 # coding=utf-8 import sys import json i…

之前的随笔中,已经实现了python版本调用api接口,之所以使用python是因为python比java要简洁. 但是我发现在使用过程中,chaquopy插件会弹出底部toast显示"unlicensed copy of chaquopy",也就是说使用这款插件是需要license的,如果没有配置license,软件运行5分钟会强制重启,详见https://chaquo.com/chaquopy/license/. chaquopy对开源软件是免费的,闭源是收费的,因此正常使用就需要…

LUA代码:(注:LUA里有一个调用百度识图的接口IP:123.125.115.189(stu.baidu.com),不知为什么我的虚拟机无法解析stu.baidu.com,所以我只能PING出IP来用.) location /test { content_by_lua ' local request_method = ngx.var.request_method; local args = nil; if "GET" == request_method then args = ngx…

http://stu.baidu.com/ http://www.360doc.com/content/14/0801/17/21412_398653199.shtml http://download.csdn.net/download/namelijian/3449001 http://icodon.com/reverse-image-search.html http://www.cnblogs.com/milkmap/archive/2012/01/29/2331332.html http:…

二.数据准备 1)下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测,把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中,并解压 2)选择图片 在此数据集中,大部分图片都较为清晰,但是有极少数图片像素点少,不清晰.像素点少的图片不利于模型训练或模型测试,选出部分图片文件,在目标检测路径下输入jupyter notebook,新建一个get_som…

一.开发环境 1)python3.5 2)tensorflow1.12.0 3)Tensorflow object detection API :https://github.com/tensorflow/models下载到本地,解压 我们需要的目标检测代码在models-research文件中: 其中object_detection中的README.md记录了API的使用指导: 注意:models包含了众多的模块,可以根据需要选择下载,也可以将整个models一块儿下载,大概420M 4)Pr…

四.模型测试 1)下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹.因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同.为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测. 链接:https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码:mf9r,下载到桌面,并解压,目标检测目录下存在:nets.object_detection.training三个文件夹,文件夹training中含有训练了200000次的模型 要求:读者…

三.模型训练 1)错误一: 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd,即在路径中输入cmd后按Enter键运行.在cmd中运行命令: python /your_path/models-master/research/object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=training/ssdlite_mobilenet_v2_coco.config --model_dir=training --alsologtostderr 运行结果如下图所示:…

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现 中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中…

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"…