机器学习--图片分类、物体检测、声音检测等
1. 积木功能说明
- 功能简介：加载图片分类模型。
- 参数说明：
- 参数1：输入模型文件全路径。
- 参数2：输入标签文件全路径。
- 返回值：无。
- 功能简介：用图片分类模型对图片进行智能识别。
- 参数说明：
- 参数1：输入已加载的模型变量。
- 参数2：输入需要识别的图片路径。
- 返回值：返回一个包含识别分类名称及置信度的列表；置信度范围：0-100。
- 功能简介：从图片分类识别结果中提取置信度最高的类别名称或置信度值。
- 参数说明：
- 参数1：输入图片分类识别结果（输入上一个对图片智能识别的积木块）。
- 参数2：选择需要输出的数据类型；可选择置信度最高的种类名称或置信度值。
- 返回值：返回识别出的种类名称或置信度值。
- 功能简介：加载物体识别模型。
- 参数说明：
- 参数1：输入模型文件全路径。
- 参数2：输入标签文件全路径。
- 返回值：无。
- 功能简介：用物体识别模型对物体进行智能识别。
- 参数说明：
- 参数1：输入已加载的模型变量。
- 参数2：输入需要识别的图片路径。
- 返回值：返回一个包含识别分类名称及置信度的列表；置信度范围：0-100。
- 功能简介：对已识别的图片进行标注。
- 参数说明：
- 参数1：输入识别图片的路径。
- 参数2：输入物体识别结果。
- 返回值：返回一个标注过的图片路径。
- 功能简介：开启自训练声音模型检测。通过麦克风实时监测是否有训练的声音被检测到，如检测到，则执行名为onVoiceDetected自定义函数，该函数需要两个入参，分别表示检测到的置信度最高的声音类别名及其置信度。
- 参数说明：
- 参数1：输入模型文件全路径。
- 参数2：输入标签文件全路径。
- 返回值：无。
2. 注意事项
- 无。
3. 积木块应用案例
下面的例子展示了如何使用人工智能机器学习模块。
（图1）机器学习-图片分类应用
- 点击这里下载本案例代码。