Hvernig á að búa til gervigreindarmyndavél í snjallsímanum þínum
Tækniframfarir takmarkast ekki bara við nýjungar í vélbúnaði heldur fela þær einnig í sér sífellt flóknari hugbúnaðarþróun, eins og notkun gervigreindar (AI) í snjallsímamyndavélar. Þessi tækni er að gjörbylta því hvernig við tökum og vinnum myndir. Gervigreindarknúnar myndavélar hjálpa ekki aðeins til við að framleiða fallegri myndir heldur einfalda þær einnig myndatökuferlið með sjálfvirkum eiginleikum. Þessi grein mun skoða ítarlega hvernig á að búa til gervigreindarknúna myndavél í snjallsíma, allt frá kynningu á hugmyndinni til framkvæmdar hennar.
Myndavélaþekking með gervigreind
Snjallsímamyndavélar með gervigreind nota gervigreind til að greina, fínstilla og auka myndgæði sjálfkrafa. Algengir eiginleikar í snjallsímamyndavélum eru meðal annars:
1. Greining á hlutum og senu: Gervigreind getur greint hlutinn eða senuna sem verið er að taka upp og aðlagað myndavélarstillingarnar sjálfkrafa.
2. Andlitsmyndastilling: Þokar bakgrunninn sjálfkrafa til að láta aðalmyndefnið skera sig betur úr.
3. Lýsingarhagræðing: Stillir sjálfkrafa lýsingu og birtu til að ná sem bestum árangri.
4. Myndgæðabætur: Fjarlægir suð, eykur liti og skerpir myndir.
Verkfæri og tækni sem þarf
Til að þróa myndavél með gervigreind í snjallsíma þarf að undirbúa nokkur verkfæri og tækni:
1. Þróunarrammi gervigreindar: Til dæmis TensorFlow, PyTorch eða OpenCV sem eru notuð til að smíða gervigreindarlíkön.
2. Myndagagnagrunnur: Safn myndgagna sem notuð eru til að þjálfa gervigreindarlíkön.
3. Tækjanám: Snjallsímar með vélanámsmöguleikum, eins og Google Pixel eða iPhone með gervigreindarvirku flís.
4. IDE (Integrated Development Environment): Tól eins og Android Studio eða Xcode til að þróa forrit.
5. Myndavélarforritaskil: Android Camera2 forritaskil eða Apple AVFoundation til að fá aðgang að myndavélaraðgerðum í snjallsímum.
Skref til að búa til myndavél með gervigreind
1. Undirbúningur þróunarumhverfis
Fyrsta skrefið í að smíða myndavél sem notar gervigreind er að undirbúa þróunarumhverfið. Það er nauðsynlegt að setja upp IDE eins og Android Studio fyrir þróun Android forrita eða Xcode fyrir iOS. Einnig er vert að tryggja að öll nauðsynleg SDK og bókasöfn séu uppsett.
2. Söfnun og undirbúningur gagnasöfna
Gagnasöfn eru lykilþáttur í þróun gervigreindarlíkana. Við þurfum stór og fjölbreytt myndgagnasöfn til að þjálfa gervigreindarlíkön. Þessi gagnasöfn er hægt að nálgast úr netheimildum eins og ImageNet eða safna sjálfstætt. Þegar gagnasafninu hefur verið safnað er framkvæmd forvinnsla eins og að breyta stærð mynda, staðla og auka gögn, ef nauðsyn krefur.
3. Að búa til og þjálfa gervigreindarlíkön
Þegar gagnasafninu er lokið er næsta skref að búa til og þjálfa gervigreindarlíkan. Til dæmis með því að nota TensorFlow rammann með CNN líkanarkitektúr (Convolutional Neural Network) sem hentar fyrir myndvinnslu. Þetta stig felur í sér skilgreiningu líkansins, samantekt og aðferðir til að aðlaga það að þjálfunarferlinu.
"` pýthon
flytja inn tensorflow sem tf
frá tensorflow.keras.models import Sequential
frá tensorflow.keras.layers flytja inn Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
Skilgreining á CNN líkani
líkan = Raðbundin()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), virkjun='relu', input_shape=(myndarhæð, myndarbreidd, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), virkjun='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Þétt(128, virkjun='relu'))
model.add(Þéttur(fjöldi_flokka, virkjun='softmax'))
Þýða líkan
model.compile(fínstilling='adam', tap='flokkaleg_krossreikni', mælikvarðar=['nákvæmni'])
Fyrirmyndarþjálfun
model.fit(þjálfunargögn, þjálfunarmerki, tímabil=10, staðfestingargögn=(staðfestingargögn, staðfestingarmerki))
„“
4. Dreifingarlíkan í snjallsíma
Þegar líkanið hefur verið þjálfað þarf að breyta því í snið sem hægt er að nota í snjallsíma. Fyrir Android er hægt að nota TensorFlow Lite en fyrir iOS er Core ML mjög gagnlegt.
"` pýthon
flytja inn tensorflow sem tf
Umbreyta líkani í TensorFlow Lite snið
breytir = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(líkan)
tflite_model = converter.convert()
Vista líkanið í skrá
með open('model.tflite', 'wb') sem f:
f.write(tflite_model)
„“
5. Samþætting líkans við myndavélaforrit
Síðasta skrefið er að samþætta gervigreindarlíkanið í myndavélarforritið. Í Android felur þetta í sér að nota Camera2 API til að taka myndir og TensorFlow Lite til að vinna úr þeim. Í iOS notar það AVFoundation og Core ML.
Dæmi um samþættingu á Android:
„Java“
flytja inn android.Manifest;
flytja inn android.app.Aðgerð;
flytja inn android.content.pm.PackageManager;
flytja inn android.graphics.Bitmap;
flytja inn android.os.Bundle;
flytja inn android.view.SurfaceView;
flytja inn android.view.SurfaceHolder;
flytja inn android.widget.Toast;
flytja inn androidx.annotation.NonNull;
flytja inn androidx.core.app.ActivityCompat;
flytja inn androidx.core.content.ContextCompat;
flytja inn com.google.tflite.Túlkur;
opinber klasi CameraActivity útvíkkar Activity útfærir SurfaceHolder.Callback {
einka SurfaceView surfaceView;
einka SurfaceHolder surfaceHolder;
einkamyndavél;
einkatúlkur tflite;
@ Yfirstjórn
verndað ógilt viðBúa til(Bundle savedInstanceState) {
ofur.áBúa til(vistaðTilvikStaða);
setContentView(R.layout.activity_camera);
// Beiðni um leyfi fyrir myndavél
ef (ContextCompat.checkSelfPermission(þetta, Manifest.permission.CAMERA)
!= Pakkastjóri.HEIMILD_VEITT) {
ActivityCompat.requestPermissions(this, new String[]{Manifest.permission.CAMERA}, 100);
}
// Upphafsstilla SurfaceView
yfirborðssýn = findViewById(R.id.yfirborðssýn);
yfirborðshaldari = yfirborðssýn.getHolder();
yfirborðshaldari.addCallback(þetta);
// Hlaða TFLite líkani
reyndu {
tflite = nýr túlkur(loadModelFile(“model.tflite”));
} veiða (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@ Yfirstjórn
public void surfaceCreated(SurfaceHolder handhafi) {
myndavél = Myndavél.opna();
myndavél.setForskoðunDisplay(haldari);
myndavél.byrjaForskoðun();
}
@ Yfirstjórn
public void surfaceChanged(SurfaceHolder holder, int format, int width, int height) {}
@ Yfirstjórn
opinbert tómarúm yfirborðEyðilagt (SurfaceHolder handhafi) {
myndavél.stöðvaForskoðun();
myndavél.losun();
}
einkamál ógilt ferliMynd(Bitmap bitmap) {
// Forvinnsla og ályktun hér
}
@ Yfirstjórn
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] heimildir, @NonNull int[] styrkniðurstöður) { } ...
ef (beiðnikóði == 100) {
ef (grantResults.length > 0 && grantResults[0] == Pakkastjóri.PERMISSION_GRANTED) {
yfirborðshaldari.addCallback(þetta);
} Else {
Toast.makeText(this, “Heimild fyrir myndavél hafnað”, Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}
}
}
„“
Niðurstaða
Að smíða gervigreindarvirka myndavél í snjallsíma snýst ekki bara um að þróa háþróaða gervigreindarlíkan heldur einnig um að samþætta það líkan við núverandi vélbúnað og hugbúnað snjallsímans. Með því að skilja og innleiða skref eins og að undirbúa þróunarumhverfið, safna gagnasöfnum, þjálfa gervigreindarlíkanið, setja líkanið upp í snjallsímann og samþætta líkanið við myndavélarappið getum við ekki aðeins búið til snjallmyndavél heldur einnig eina sem getur skilað bestu mögulegu niðurstöðum með sjálfvirkni sem kemur notendum til góða.
Þessi tækni auðveldar ekki aðeins hlutina fyrir venjulega notendur heldur opnar einnig tækifæri fyrir forritara og atvinnuljósmyndara til að kanna sköpunargáfu sína á flóknari og skilvirkari hátt.
