admin 行空板MultinomialNB模型实现古诗词作者快速识别
在浩瀚的古诗词海洋中，琳琅满目的佳句常常让人陶醉，但很多人却难以记住每一句的作者。当人们欣赏这些优美的诗句时，常常会想起那位才华横溢的作者，却苦于无法准确识别他的作品。为了解决这一难题，行空板引入了MultinomialNB模型——一种用于文本分类的机器学习模型，朴素贝叶斯分类器的一种。通过这一模型，行空板实现了古诗词作者的快速识别，不仅提升了古诗词的互动性，还为诗词爱好者提供了全新的体验，使他们在欣赏之余，轻松了解背后的创作人。
一、实践清单
硬件清单：
软件使用： Mind+编程软件x1
Mind+是一款拥有自主知识产权的国产青少年编程软件，集成各种主流主控板及上百种开源硬件，支持人工智能（AI）与物联网（IoT）功能，既可以拖动图形化积木编程，还可以使用Python/C/C++等高级编程语言，让大家轻松体验创造的乐趣。
二、实践过程
1、硬件搭建
1、将摄像头接入行空板的USB接口。
2、通过USB连接线将行空板连接到计算机。
2、软件编写
第一步：打开Mind+，远程连接行空板
第二步：在“行空板的文件”中新建一个名为AI的文件夹，在其中再新建一个名为“基于行空板的MultinomialNB古诗词分类”的文件夹，导入本节课的依赖文件。Tips：0-train.py是用来训练古诗词和对应作者的程序，可以在其中增加数据集，model.joblib是训练生成的模型，用于对古诗词进行分类，这里我们直接用即可。
第三步：编写程序
在上述文件的同级目录下新建一个项目文件，并命名为“main.py”。
示例程序：
3、运行调试
第一步：运行主程序运行“main.py”程序，可以看到初始时屏幕上显示着摄像头拍摄到的实时画面，将摄像头画面对准古诗词，如这里为“红掌拨清波”，然后按下板载按键a，将此帧图像拍摄保存，之后自动识别图像上的文字，在Mind+软件终端，我们可以看到识别到的中文结果以及模型预测的该古诗词的作者。
Tips：如果预测结果不准确，可以自行调整“0-train.py”中的数据集，训练模型。
4、程序解析
这段程序通过使用 OpenCV 库调用摄像头，实时从摄像头读取图像，然后使用 Tesseract 进行 OCR（光学字符识别）识别，并将结果显示在图像上。识别出的文本还会通过一个预训练的 MultinomialNB 模型进行分类，并显示预测结果和置信度。具体流程如下：
① 初始化：
· 导入所需的库和模块。
· 初始化 UNIHIKER 开发板。
· 设置 Tesseract OCR 的路径。
· 打开摄像头并设置分辨率和缓冲区大小。
· 创建一个全屏窗口用于显示图像。
② 定义函数：
· 定义 drawChinese 函数，用于在图像上绘制中文字符。
③ 加载模型：
· 使用 joblib 加载预训练的 MultinomialNB 模型。
④ 主循环：· 进入无限循环，从摄像头读取图像。
· 检测按键输入：· 如果按下 'b' 键，退出程序。
· 如果按下 'a' 键，捕获当前图像并保存到指定路径。
· 使用 Tesseract 进行 OCR 识别，提取图像中的文本。
· 使用预训练的 MultinomialNB 模型对提取的文本进行分类预测，输出预测结果和置信度。
· 在图像上绘制识别到的文本，并在窗口中显示处理后的图像。
⑤ 结束：
· 释放摄像头设备，并关闭所有 OpenCV 窗口。
三、知识园地
1. 了解MultinomialNB模型
MultinomialNB 是一个用于文本分类的机器学习模型，属于 scikit-learn 库中的一部分。它是多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）分类器的实现。下面是对 MultinomialNB 的详细介绍：
概述
· 定义：MultinomialNB 是朴素贝叶斯分类器的一种，专门用于离散型特征（通常是单词计数或词频等文本数据）。
· 朴素贝叶斯模型：基于贝叶斯定理的一种简单但功能强大的概率分类器，假设特征之间是条件独立的。
· 多项式模型：适用于特征表示为多项式分布的场景，通常用于文本分类任务，如垃圾邮件检测和文档分类。
特点
· 简单有效：模型简单，计算效率高，适合大规模数据集。
· 文本分类：在自然语言处理（NLP）领域，尤其是文本分类任务中表现出色。
· 概率输出：可以输出每个类别的预测概率，帮助理解模型的信心度。
主要功能
1. 文本支持：
· 适合分类离散型特征，特别是词频或词袋模型（Bag-of-Words）表示的文本数据。
· 利用词频统计和类别条件概率进行分类预测。
2. 多类别支持：
· 支持多类别分类任务，可以处理多个类别的分类问题。
关于《行空板MultinomialNB模型实现古诗词作者快速识别》项目的详细信息，请访问DF创客社区，了解更多。
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