树莓派机器学习初探

牟晓东

众所周知，机器学习是人工智能的核心，主要目的是让机器从使用者和输入数据中获得信息，从而自动判断和输出对应结果。“图片分类”指的是识别一张图片（包括使用摄像头实时拍摄的图片）是否为某类物体（或状态与场景），即识别出图片中的主体或是状态较为单一的某场景。在树莓派中，我们可以通过采集较为少量的样本图片进行训练和标注，最终获取到一个较高精度的图像分类模型，然后分别使用“积木”图形化和Python代码编程，开发制作一个能够智能识别树莓派、掌控板和Arduino的“开发板分类器”。

实验器材包括树莓派3B+一块，USB接口的摄像头一个，音箱一个;作为“道具”的树莓派、掌控板和Arduino开发板各一块，A4白纸若干张。首先将摄像头插入树莓派的USB接口，在平整的桌面上铺好白纸，调整好拍摄角度;然后，将音箱数据线插入树莓派的音频输出孔，最后给树莓派通电，启动操作系统。

首先，访问古德微机器人网站（http：//www.gdwrobot.cn），登录进入自己的账号后点击“设备控制”进入“积木”界面;接着，点击“更多功能”按钮，再点击左下角的“机器学习”项，页面显示有“图片分类”和“物体检测”两类功能应用，点击“图片分类”中的“远程使用树莓派摄像头进行图片分类”按钮（如图1）。

此时，会弹出并进入“机器学习——图片分类（远程采集树莓派图片）”页面，在左侧系统默认的“类别1”、“类别2”等项目中即可进行数据的采集。

首先，将“类别1”重命名为“树莓派”，再将树莓派主板放置于摄像头下，不断……