使用SAP Leonardo上的機器學習服務提取圖片的特徵向量

要想提取圖片的特徵向量，首先得知道特徵向量是什麼。

咱們假設這樣一個服務場景，技師上門維修某設備，發現上面某零件損壞了，假設這位技師因爲種種緣由，沒能根據本身的經驗識別出這個零件的型號。此時技師掏出本身的手機，給零件拍攝一張圖片，這張圖片經過手機上安裝的SAP某智能解決方案，傳送到SAP Leonardo平臺，經過那裏的人工智能服務，自動識別出這張圖片上面零件的準確型號，返回給技師。

SAP Leonardo上的人工智能服務，在接收到技師上傳的圖片後，經過某種算法將該圖片的特徵向量提取出來，而後再經過平臺上基於大量數據集訓練好的模型，識別出準確型號。所以，圖片特徵向量的提取，成爲了這個智能解決方案的首要步驟。

特徵向量的提取，從數學上說，就是經過某種算法，把輸入圖片的二進制流，轉換成一個向量(一維矩陣)。

如下面這張圖裏的梯形和圓形爲例，咱們把圖形均勻地分紅9個區域，在圖形中心觀察每一個區域內圖形單元的梯度方向，就能夠實現降維，把二維圖像以一個一維矩陣來表示。

固然實際的圖形輪廓識別和降維處理採用的算法比這個例子複雜得多，Jerry也不懂。幸運的是，對SAP partners來講，不須要了解這裏面的數學知識和技術知識，只須要把SAP Leonardo上的人工智能服務當成一個黑盒子，經過Restful API的方式，把要提取特徵向量的圖片「喂」給人工智能服務，就能獲得特徵向量輸出。

經過這個url進入SAP Leonardo圖片特徵向量提取服務的測試控制檯和幫助文檔：

https://api.sap.com/api/img_feature_extraction_api/resource

使用很是簡單，直接在測試控制檯裏從本地選擇一張圖片，點擊執行按鈕：

獲得了輸出的特徵向量：

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