識圖吟詩

• 寫在前面

關於這個做品的設計理念和情懷，請看這裏

初衷

隨着做品的不斷迭代和改進，我已經漸漸忘記初衷是什麼了。是爲了討某人歡心作的小demo或是爲了熟悉使用watson的練手做品，都已不大記得。然而如今，是想利用零碎的時間，作一個完整的項目。來探究AI之神奇並展示詩詞之魅力。

構建和運行

識圖吟詩是一個創意做品，經過使用watson相關的API，對圖片進行認知分析，以後在詩詞庫中選擇置信度較高的詩句做爲結果返回。用戶上傳圖片，尤爲是風景圖片，便可以獲得較爲吻合圖片意境的詩詞。

在做品開始構建以前，必須擁有一個包含信息的知識庫，以即可以從中獲得最恰當的答案。在這裏，我經過爬蟲，在網絡上爬取了包含做者及名稱在內的一千多首詩詞名句，這些內容以excel表的形式存儲。

代碼

在早期的做品中，該應用程序是經過微信做爲引導接口，部署在Bluemix上。但由於Bluemix開放的服務器在國外，因此效果不是很好。因此此版本，構建於阿里雲服務器之上。

下面簡短描述了使用的技術：

• Python
  做品主要使用的語言，Python對數據處理表現出強大的做用，同時提供豐富的庫包方便實現各類需求。

• IBM Watson
  主要使用了Visual Recognition 這一服務用以對圖片內容進行初步的識別分析。

• Flask
  這是一個基於Python開發的輕量級網絡框架，在這裏實現RESTful API，以支持用戶發送圖片而且得到結果。

• HTML
  採用原生HTML開發界面，用以與用戶交互。（這是此版本最須要改進的一個方面）

• Nginx
  輕量級，高性能的web服務器。

• uWSGI
  實現了uwsgi和WSGI兩種協議的Web服務器。

架構

識圖吟詩架構由如下層和關聯實現：

• • 視圖 *：一個響應相對靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生HTML。界面中的詞句引自辛棄疾《賀新郎·甚矣吾衰矣》---「我見青山多嫵媚，料青山見我應如是」。是爲了表現一種思想，若是機器經過了圖靈測試，可否真的認爲它就具有了人類的情感。右上角以中國傳統篆章的形式表現做品題目，爲了和做品理念，藝術風格相呼應。此層中的視圖組件容許用戶經過一個輸入點發送提交圖片。

• • 控制器 *：一個基於Flask的控制器層，向視圖組件公開RESTful業務API。此REST API與後端處理過的數據進行交互。可擴展實現其餘業務操做，包括調用其餘服務或第三方API。

• • 認知後端 *：Watson分析並處理了圖片內容，而我處理了詩詞庫。相似於理解上下文的分析方式，處理全局圖片內容，對這種非結構化的信息進行置信度判斷，然後能夠認爲watson消化並理解了有關詩詞的內容。 同時，提供了一個API，可以對收到的消息接受並返回答案。

• • 平臺 *：本版本部署在阿里雲上，採用centos + Flask + Nginx + uWSGI的流行框架。

這裏給出了總體架構的思路圖：

運行

打開這裏,選擇文件後，點擊上傳圖片。

總結及下一步

總結

Watson是一個極其強大和複雜的平臺，他所擁有的，不單單是能看見的諸多服務，還有隱藏在其後的認知計算系統。我把這一版本做爲V1.0，由於雖然還有不少地方待提升，可是邁出了關鍵的一步，即上線，有人使用，穩定，以及有趣。

下一步

1. 前端採用框架進行重寫，美化處理，支持響應式。

2. 認知後端算法優化，意境更加吻合，支持識別更多景物。

3. 加入更多服務，使得用戶體驗多樣化。

做品體驗地址：
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