# 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 ![](./images/ml.png) ## 同时也把文字翻译与视频侦测加载进来 全部成功加载 ![](./images/c08_01.png) ## 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 ![](./images/c09_01.png) ### 测试——特征提取 任何一张图片,它的特征提取码都不一样。 ![](./images/c09_02.png) ## 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) ![](./images/c09_03.png) ## 分别对要识别的物体进行拍照 剪刀: ![](./images/c09_04.png) 魔方: ![](./images/c09_05.png) 这里做了拍照过程的gif演示: ![](./images/c09_01.gif) ![](./images/c09_02.gif) 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。 ![](./images/c09_08.png) ## 点击应用识别 ![](./images/c09_06.png) ![](./images/c09_07.png) ## 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 ![](./images/c09_09.png) gif演示: ![](./images/c09_03.gif) ## 拓展与提高 ![](./images/c09_10.png)