特征提取器入门
底层技术依靠TensorFlow实现，此特征提取器采用了KNN模型（实际上用MobileNet也是可以的）
用途
简单理解将不同物体识别出来。将一定数量的摄像头实时照片或者图片的特征提取出来进行归类
特征提取器原理
每张图片都可以提取一个特征码，机器学习针对样本集合的特征总结提取出来。
实验要求
USB摄像头
畅顺的网络
Kittenblock 1.8.4i以上版本
加载插件
ml5插件成功加载
同时也把文字翻译与视频侦测加载进来
全部成功加载
使用准备
加载特征提取器
点击，特征提取器已经做成是本地加载形式
测试——特征提取
任何一张图片，它的特征提取码都不一样。
编程
编写了一个简单程序，用于识别剪刀与魔方（你可以识别不同物体，记得把对应标签更改下即可）
分别对要识别的物体进行拍照
剪刀：
魔方：
这里做了拍照过程的gif演示：
如果在拍照过程中，有误操作，例如有其他东西入镜，或者忘记在摄像头窗口放入物体识别，都会导致后面应用识别有误，可以点击清除。
清除后需要重新操作所有物体的拍照。
点击应用识别
让小猫自动说
更改下程序，增加多一个空白的特征识别，另外让舞台小猫显现出来，让其将识别结果说出来
gif演示：
拓展与提高
