在浩瀚的古詩詞海洋中,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。當人們欣賞這些優(yōu)美的詩句時,常常會想起那位才華橫溢的作者,卻苦于無法準確識別他的作品。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器學習模型,樸素貝葉斯分類器的一種。通過這一模型,行空板實現(xiàn)了古詩詞作者的快速識別,不僅提升了古詩詞的互動性,還為詩詞愛好者提供了全新的體驗,使他們在欣賞之余,輕松了解背后的創(chuàng)作人。
一、實踐清單
硬件清單:
軟件使用: Mind+編程軟件x1
Mind+是一款擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(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,既可以拖動圖形化積木編程,還可以使用Python/C/C++等高級編程語言,讓大家輕松體驗創(chuàng)造的樂趣。
二、實踐過程
1、硬件搭建
1、將攝像頭接入行空板的USB接口。
2、通過USB連接線將行空板連接到計算機。
2、軟件編寫
第一步:打開Mind+,遠程連接行空板
第二步:在“行空板的文件”中新建一個名為AI的文件夾,在其中再新建一個名為“基于行空板的MultinomialNB古詩詞分類”的文件夾,導入本節(jié)課的依賴文件。Tips:0-train.py是用來訓練古詩詞和對應(yīng)作者的程序,可以在其中增加數(shù)據(jù)集,model.joblib是訓練生成的模型,用于對古詩詞進行分類,這里我們直接用即可。
第三步:編寫程序
在上述文件的同級目錄下新建一個項目文件,并命名為“main.py”。
示例程序:
3、運行調(diào)試
第一步:運行主程序運行“main.py”程序,可以看到初始時屏幕上顯示著攝像頭拍攝到的實時畫面,將攝像頭畫面對準古詩詞,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,之后自動識別圖像上的文字,在Mind+軟件終端,我們可以看到識別到的中文結(jié)果以及模型預(yù)測的該古詩詞的作者。
Tips:如果預(yù)測結(jié)果不準確,可以自行調(diào)整“0-train.py”中的數(shù)據(jù)集,訓練模型。
4、程序解析
這段程序通過使用 OpenCV 庫調(diào)用攝像頭,實時從攝像頭讀取圖像,然后使用 Tesseract 進行 OCR(光學字符識別)識別,并將結(jié)果顯示在圖像上。識別出的文本還會通過一個預(yù)訓練的 MultinomialNB 模型進行分類,并顯示預(yù)測結(jié)果和置信度。具體流程如下:
① 初始化:
· 導入所需的庫和模塊。
· 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)訓練的 MultinomialNB 模型。
④ 主循環(huán):· 進入無限循環(huán),從攝像頭讀取圖像。
· 檢測按鍵輸入:· 如果按下 'b' 鍵,退出程序。
· 如果按下 'a' 鍵,捕獲當前圖像并保存到指定路徑。
· 使用 Tesseract 進行 OCR 識別,提取圖像中的文本。
· 使用預(yù)訓練的 MultinomialNB 模型對提取的文本進行分類預(yù)測,輸出預(yù)測結(jié)果和置信度。
· 在圖像上繪制識別到的文本,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、知識園地
1. 了解MultinomialNB模型
MultinomialNB 是一個用于文本分類的機器學習模型,屬于 scikit-learn 庫中的一部分。它是多項式樸素貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)分類器的實現(xiàn)。下面是對 MultinomialNB 的詳細介紹:
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單但功能強大的概率分類器,假設(shè)特征之間是條件獨立的。
· 多項式模型:適用于特征表示為多項式分布的場景,通常用于文本分類任務(wù),如垃圾郵件檢測和文檔分類。
特點
· 簡單有效:模型簡單,計算效率高,適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
· 文本分類:在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域,尤其是文本分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。
· 概率輸出:可以輸出每個類別的預(yù)測概率,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)計和類別條件概率進行分類預(yù)測。
2. 多類別支持:
· 支持多類別分類任務(wù),可以處理多個類別的分類問題。
關(guān)于《行空板MultinomialNB模型實現(xiàn)古詩詞作者快速識別》項目的詳細信息,請訪問DF創(chuàng)客社區(qū),了解更多。
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