په سمارټ فون کې د مصنوعي ذهانت سره کیمره څنګه جوړه کړو

په خپل سمارټ فون کې د مصنوعي ذهانت کیمره څنګه جوړ کړئ

د ټکنالوژۍ پرمختګونه یوازې د هارډویر نوښتونو پورې محدود نه دي بلکې د سافټویر مخ په زیاتیدونکي پیچلي پراختیا هم پکې شامله ده، چې یوه بیلګه یې د سمارټ فون کیمرې ته د مصنوعي استخباراتو (AI) کارول دي. دا ټیکنالوژي زموږ د عکسونو اخیستلو او ایډیټ کولو په لاره کې انقلاب راولي. د مصنوعي استخباراتو ځواک لرونکي کیمرې نه یوازې د ښکلي عکسونو په تولید کې مرسته کوي بلکه د اتوماتیک ځانګړتیاو سره د شوټینګ پروسه ساده کوي. دا مقاله به په سمارټ فون کې د مصنوعي استخباراتو ځواک لرونکي کیمره جوړولو څرنګوالي په ژوره توګه وپلټي، د مفهوم له معرفي څخه تر پلي کولو پورې.

د مصنوعي ذهانت سره د کیمرې پیژندنه

د AI فعال شوي سمارټ فون کیمرې د مصنوعي استخباراتو ټیکنالوژۍ څخه کار اخلي ترڅو په اتوماتيک ډول تحلیل، اصلاح او د عکس کیفیت لوړ کړي. د سمارټ فون کیمرې کې ځینې عام AI ځانګړتیاوې په لاندې ډول دي:

۱. د شیانو او صحنې پیژندنه: مصنوعي ذهانت کولی شي هغه شی یا صحنه کشف کړي چې نیول کیږي او د کیمرې ترتیبات په اتوماتيک ډول تنظیم کړي.
۲. د پورټریټ حالت: په اتوماتيک ډول شالید روښانه کوي ترڅو اصلي موضوع نوره هم څرګنده شي.
۳. د رڼا اصلاح کول: د غوره پایلو لپاره په اتوماتيک ډول رڼا او روښانتیا تنظیموي.
۴. د انځور کیفیت لوړول: شور لرې کوي، رنګ ښه کوي، او انځورونه تیزوي.

اړین وسایل او ټیکنالوژي

په سمارټ فون کې د مصنوعي ذهانت سره د کیمرې جوړولو لپاره، ډیری وسایل او ټیکنالوژي شتون لري چې باید چمتو شي:

۱. د مصنوعي ذهانت پراختیا چوکاټ: د مثال په توګه، ټینسر فلو، پایټورچ، یا اوپن سي وي چې د مصنوعي ذهانت ماډلونو جوړولو لپاره کارول کیږي.
۲. د انځور ډیټا سیټ: د انځور ډیټا ټولګه چې د مصنوعي ذهانت ماډلونو د روزنې لپاره کارول کیږي.
۳. د وسایلو زده کړه: هغه سمارټ فونونه چې د ماشین زده کړې وړتیاوې لري، لکه ګوګل پکسل یا آی فون چې د مصنوعي ذهانت فعال چپسیټ لري.
۴. IDE (د پراختیا مدغم چاپیریال): د غوښتنلیکونو د پراختیا لپاره د Android سټوډیو یا Xcode په څیر وسایل.
۵. د کیمرې API: د Android Camera2 API یا Apple AVFoundation په سمارټ فونونو کې د کیمرې دندو ته د لاسرسي لپاره.

د مصنوعي ذهانت سره د کیمرې جوړولو ګامونه

۱. د پراختیایي چاپیریال چمتووالی

د مصنوعي ذهانت لرونکي کیمرې جوړولو لپاره لومړی ګام د پراختیا چاپیریال چمتو کول دي. د Android اپلیکیشن پراختیا لپاره د Android سټوډیو یا د iOS لپاره Xcode په څیر IDE نصب کول اړین دي. همدارنګه، ډاډ ترلاسه کړئ چې ټول اړین SDKs او کتابتونونه نصب شوي دي.

۲. د معلوماتو سیټونو راټولول او چمتو کول

ډیټا سیټونه د AI ماډل پراختیا کې یو مهم عنصر دی. موږ د AI ماډلونو د روزنې لپاره لوی او متنوع عکس ډیټا سیټونو ته اړتیا لرو. دا ډیټا سیټونه د آنلاین سرچینو لکه ImageNet څخه ترلاسه کیدی شي یا په خپلواکه توګه راټول کیدی شي. یوځل چې ډیټا سیټونه راټول شي، مخکې له مخکې پروسس کول لکه د عکس اندازه کول، نورمال کول، او د معلوماتو لوړول، که اړتیا وي، ترسره کیږي.

۳. د مصنوعي ذهانت ماډلونو جوړول او روزنه

د ډیټاسیټ چمتو کولو سره، بل ګام د AI ماډل رامینځته کول او روزنه ده. د مثال په توګه، د ټینسر فلو چوکاټ کارول د کنولوشنل نیورل شبکې (CNN) ماډل جوړښت سره چې د عکس پروسس کولو لپاره مناسب دی. پدې مرحله کې د ماډل تعریف، تالیف، او د روزنې پروسې لپاره د فټینګ میتودونه شامل دي.

«پېتون
د tf په توګه د tensorflow وارد کړئ
له tensorflow.keras.models څخه ترتیب وار واردوي
د tensorflow.keras.layers څخه واردول Conv2D، MaxPooling2D، Flatten، Dense

د CNN ماډل تعریف
ماډل = ترتیب ()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(انځور_لوړوالی, د انځور_چوکۍ, 3)))
ماډل. اضافه کړئ (میکس پولینګ 2 ډي ((2، 2)))
ماډل. اضافه کړئ (Conv2D(64, (3, 3), فعالول = 'relu'))
ماډل. اضافه کړئ (میکس پولینګ 2 ډي ((2، 2)))
model.add(Flatten())
model.add(ګڼ(۱۰، فعالول='relu'))
ماډل. اضافه کړئ (ګڼ (ټولګیو_شمیره، فعالول = 'سافټ میکس'))

ماډل تالیف کړئ
model.compile(optimaizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

د ماډل روزنه
ماډل.فټ (د روزنې_ډاټا، د روزنې_لیبلونه، دورې = ۱۰، د اعتبار_ډاټا = (د اعتبار_ډاټا، د اعتبار_لیبلونه))
"

۴. سمارټ فون ته د ځای پرځای کولو ماډل

کله چې ماډل وروزل شي، نو باید داسې بڼه ته واړول شي چې په سمارټ فون کې وکارول شي. د Android لپاره، TensorFlow Lite کارول کیدی شي، پداسې حال کې چې د iOS لپاره، Core ML خورا ګټور دی.

«پېتون
د tf په توګه د tensorflow وارد کړئ

ماډل د ټینسر فلو لایټ فارمیټ ته واړوئ
کنورټر = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(ماډل)
tflite_model = کنورټر.کنورټ()

ماډل په فایل کې خوندي کړئ
د open('model.tflite', 'wb') سره د f په توګه:
f.write(tflite_model)
"

۵. د کیمرې اپلیکیشن سره د ماډل ادغام

وروستی ګام د کیمرې ایپ کې د AI ماډل مدغم کول دي. په Android کې، دا د عکسونو اخیستلو لپاره د Camera2 API او د پروسس کولو لپاره د TensorFlow Lite کارول شامل دي. په iOS کې، دا AVFoundation او Core ML کاروي.

په Android کې د ادغام مثال:

"جاوا"
د android.Manifest واردول؛
واردول android.app.Activity;
د android.content.pm.PackageManager واردول؛
د android.graphics.Bitmap واردول؛
د android.os.Bundle واردول؛
د android.view.SurfaceView واردول؛
د android.view.SurfaceHolder وارد کړئ؛
د android.widget.Toast واردول؛
واردول androidx.annotation.NonNull;
واردول androidx.core.app.ActivityCompat;
واردول androidx.core.content.ContextCompat;
واردول com.google.tflite.ژباړونکی؛

د عامه ټولګي کیمرې فعالیت د فعالیت تطبیقونه پراخوي SurfaceHolder.Callback {
د شخصي سطحې لید سطحې لید؛
د شخصي سطحې لرونکی سطحه لرونکی؛
د شخصي کیمرې کیمره؛
شخصي ژباړونکی tflite؛

@ اووررایډ
خوندي شوی باطل onCreate(بنډل خوندي شوی انسټانس سټیټ) {
سوپر.آن کریټ (خوندي شوی انسټینس حالت)؛
د منځپانګې لید تنظیم کړئ (R.layout.activity_camera)؛

// د کیمرې اجازه غوښتنه وکړئ
که (ContextCompat.checkSelfPermission(دا، Manifest.permission.CAMERA)
!= د بسته بندۍ مدیر.PERMISSION_GRANTED) {
د فعالیت کمپیټ.غوښتنې اجازه (دا، نوی تار [] {منشور.اجازه.کیمره}، ۱۰۰)؛
}

// د سرفیس ویو پیل کول
د سطحې لید = د ایډیټ له لارې موندل (R.id.surfaceView)؛
د سطحې لرونکی = د سطحې لید. ترلاسه کوونکی();
سطح هولډر. اضافه کال بیک (دا)؛

// د TFLite ماډل بار کړئ
کوشش وکړئ {
tflite = نوی ژباړونکی (loadModelFile(“model.tflite”));
} کیچ (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

@ اووررایډ
عامه خالي سطح جوړ شوی (د سطحې لرونکی) {
کیمره = کیمره. خلاصه();
کیمره.سیټپریویوډیسپلی(هولډر)؛
کیمره.پیل پیل()؛
}

@ اووررایډ
عامه باطل سطح بدل شوی (د سطحې لرونکی، د بشپړ شکل، د بشپړ عرض، د بشپړ لوړوالی) {}

@ اووررایډ
عامه خالي سطح ویجاړ شوی (د سطحې لرونکی) {
کیمره.stopPreview();
کیمره. خوشې کول();
}

شخصي باطل پروسه انځور (بټ میپ بټ میپ) {
// دلته مخکې پروسس او استنباط وکړئ
}

@ اووررایډ
عامه باطل onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] اجازې, @NonNull int[] grantResults) {
که (غوښتنه کوډ == ۱۰۰) {
که (grantResults.length > 0 && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
سطح هولډر. اضافه کال بیک (دا)؛
} else {
ټوسټ.میک ټیکسټ (دا، "د کیمرې اجازه رد شوه"، ټوسټ.LENGTH_SHORT).شو();
}
}
}
}
"

پایله

په سمارټ فون کې د مصنوعي ذهانت فعال کیمره جوړول یوازې د یو پیچلي مصنوعي ذهانت ماډل رامینځته کول ندي بلکه د سمارټ فون موجوده هارډویر او سافټویر سره د دې ماډل یوځای کول هم دي. د پراختیا چاپیریال چمتو کولو، ډیټاسیټونو راټولولو، د مصنوعي ذهانت ماډل روزلو، سمارټ فون ته د ماډل ځای پرځای کولو، او د کیمرې ایپ سره د ماډل مدغم کولو په څیر ګامونو په پوهیدو او پلي کولو سره، موږ کولی شو نه یوازې یو سمارټ کیمره جوړه کړو بلکه یو داسې کیمره هم جوړه کړو چې د اتوماتیک سره غوره پایلې وړاندې کړي چې کاروونکو ته ډیره ګټه ورسوي.

دا ټیکنالوژي نه یوازې د عادي کاروونکو لپاره شیان اسانه کوي بلکه د اپلیکیشن پراختیا کونکو او مسلکي عکس اخیستونکو لپاره فرصتونه هم پرانیزي ترڅو خپل تخلیقیت په ډیر پیچلي او مؤثر ډول وپلټي.