60.使用Azure AI 自定義視覺服務實現物品識別Demo

以前介紹了構建Azure AI的人臉識別服務Demo，那麼對於物體的識別如何呢？今天我就給你們介紹演示構建自定義視覺的Demo實現物品識別，好比我先用機器學習訓練它告訴杯子長什麼樣，給他最少5張杯子的圖片便可完成訓練，最後我上傳或拍照任意水杯的圖片或照片，會告訴我這個圖片或照片有百分之多少像杯子，固然訓練的素材越多，識別的準確率和匹配率就越高。

首先在Azure上建立自定義視覺服務

建立

Intelligent Kiosk的自定義視覺Demo目前只支持美國中南部位置，所以只能選擇美國中南部，F0就是免費的，但存在調用次數的限制，試用足矣

建立完成後有2個自定義視覺的認知服務，一個是訓練，一個是預測

先點開訓練自定義視覺認知服務，把訓練的認知服務鍵中的密鑰1複製到Intelligent Kiosk設置裏的自定義視覺訓練key裏

接着再打開預測自定義視覺的認知服務，把密鑰1複製到Intelligent Kiosk設置裏的自定義視覺預測的KEY裏

而後切換回Demo Gallery，選擇Custom Vision Explorer Demo

內置了一些訓練好的項目，好比籃球，藍框，運動員，這裏我點擊+號本身來訓練一組對象

新建項目點擊+號

項目名稱爲物體，點擊add，圖片類別選擇通用

新建一個標籤爲手機

在images點擊+號我上傳5張網上隨意找的手機圖片

同理，再新建一個水杯標籤，上傳5張網上隨意找的水杯圖片

同樣上傳5張鼠標圖片，最後點擊右上角的訓練項目，讓機器學習熟悉這些物體是什麼

最後就是測試了，我返回選擇目標項目是剛纔我本身建立的物體，點擊右上角的攝像頭，我就本身拍手裏拿的水杯照片，能夠看到識別出85%像水杯

同理我再拍一張鼠標，識別出71%像鼠標

同樣拍一張手機，也識別出這是手機（100%像）

兩個物體同框拍照，分別識別出手機和鼠標

還能夠點擊右上角的Search網上一張手機照片來讓它識別也是沒問題的。

識別準確度取決於提供的素材庫的數量以及圖片的質量，訓練的素材越多，識別的物體的準確度和匹配度就越高，這就是利用Azure進行自定義識別物品的Demo，固然你還能夠訓練不少自定義的東西，好比天氣，交通工具，汽車品牌，汽車部位等等，只要上傳相應的圖片打上標籤，訓練後就能夠對任意上傳和拍照的圖片或照片進行識別。