ווי אזוי צו מאכן א קאמערא מיט קינסטלעכע אינטעליגענץ אויף א סמארטפאן

ווי אזוי צו מאכן אן AI קאמערא אויף אייער סמארטפאן

טעכנאלאגישע פארשריטן זענען נישט נאר באגרענעצט צו האַרדווער כידעשים, נאר אויך ארייננעמען אלץ מער סאפיסטיקירטע ווייכווארג אנטוויקלונג, איין ביישפיל איז די אנווענדונג פון קינסטלעכער אינטעליגענץ (AI) צו סמאַרטפאָון קאַמעראַס. די טעכנאָלאָגיע רעוואלוציאנירט דעם וועג ווי מיר נעמען און רעדאַקטירן פאָטאָס. AI-פּאַוערד קאַמעראַס ניט נאָר העלפֿן פּראָדוצירן מער שיינע בילדער, נאָר אויך פאַרפּשוטערן דעם פאָטאָגראַפֿירן פּראָצעס מיט אָטאַמאַציע פֿעיִקייטן. דער אַרטיקל וועט אויספאָרשן אין טיפקייט ווי צו שאַפֿן אַ AI-פּאַוערד קאַמעראַ אויף אַ סמאַרטפאָון, פֿון אַן הקדמה צו דעם באַגריף ביז זיין ימפּלעמענטאַציע.

קאַמעראַ דערקענונג מיט קינסטלעכער אינטעליגענץ

סמאַרטפאָון קאַמעראַס מיט קינסטלעכע אינטעליגענץ נוצן קינסטלעכע אינטעליגענץ טעכנאָלאָגיע צו אויטאָמאַטיש אַנאַליזירן, אָפּטימיזירן און פֿאַרבעסערן בילד קוואַליטעט. עטלעכע געוויינטלעכע קינסטלעכע אינטעליגענץ פֿעיִקייטן אין סמאַרטפאָון קאַמעראַס אַרייַננעמען:

1. אביעקט און סצענע דערקענונג: קינסטלעכע אינטעליגענץ קען דעטעקטירן דעם אביעקט אדער סצענע וואס ווערט אויפגעכאפט און אויטאמאטיש צופאסן די קאמערא סעטינגס.
2. פּאָרטרעט מאָדע: מאַכט אויטאָמאַטיש פֿאַרשווימען דעם הינטערגרונט כּדי דעם הויפּט סוביעקט זאָל מער אַרויסשטיין.
3. לייטינג אָפּטימיזאַציע: אויטאָמאַטיש אַדזשאַסטירט לייטינג און ברייטנאַס פֿאַר בעסטע רעזולטאַטן.
4. בילד קוואַליטעט פֿאַרבעסערונג: אַראָפּנעמען ראַש, פֿאַרבעסערט קאָליר, און שאַרפֿן בילדער.

פארלאנגטע מכשירים און טעכנאָלאָגיע

צו אַנטוויקלען אַ קאַמעראַ מיט קינסטלעכער אינטעליגענץ אויף אַ סמאַרטפאָון, זענען דאָ עטלעכע מכשירים און טעכנאָלאָגיעס וואָס דאַרפֿן צוגעגרייט ווערן:

1. קינסטלעכע אינטעליגענץ אנטוויקלונג פריימווערק: למשל, TensorFlow, PyTorch, אדער OpenCV וועלכע ווערן גענוצט צו בויען קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן.
2. בילד דאטן-זאמלונג: א זאמלונג פון בילד דאטן גענוצט צו טרענירן קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן.
3. דעווייס לערנען: סמאַרטפאָונז מיט מאַשין לערנען קייפּאַבילאַטיז, אַזאַ ווי די גוגל פּיקסעל אָדער אייפאָון מיט אַן AI-ענייבאַלד טשיפּסעט.
4. IDE (אינטעגרירטע אנטוויקלונג סביבה): מכשירים ווי אַנדרויד סטודיאָ אָדער Xcode פֿאַר אנטוויקלען אַפּליקאַציעס.
5. קאַמעראַ API: אַנדרויד קאַמעראַ2 API אָדער עפּל AVFoundation צו צוטריט קאַמעראַ פאַנגקשאַנז אויף סמאַרטפאָונז.

טריט צו שאַפֿן אַ קאַמעראַ מיט קינסטלעכער אינטעליגענץ

1. צוגרייטונג פון דער אַנטוויקלונגס-סביבה

דער ערשטער שריט אין בויען א קינסטלעכע אינטעליגענץ-פארשטארקטע קאמערא איז צוגרייטן די אנטוויקלונג סביבה. אינסטאלירן אן IDE ווי Android Studio פאר Android אפליקאציע אנטוויקלונג אדער Xcode פאר iOS איז וויכטיג. אויך, זיכער מאכן אז אלע נויטיגע SDKs און לייברעריס זענען אינסטאלירט.

2. זאַמלען און צוגרייטן דאַטן-זאַמלונגען

דאטן-זאמלונגען זענען א שליסל-עלעמענט אין קינסטלעכער אינטעליגענץ מאָדעל אַנטוויקלונג. מיר דאַרפן גרויסע און פֿאַרשיידענע בילד דאטן-זאמלונגען צו טרענירן קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן. די דאטן-זאמלונגען קענען באַקומען ווערן פֿון אָנליין קוועלער ווי ImageNet אָדער געזאַמלט ווערן זעלבשטענדיק. אַמאָל דער דאַטאַסעט איז געזאַמלט, ווערט פֿאָר-באַאַרבעטונג ווי בילד-גרייס-רעוואַליזאַציע, נאָרמאַליזאַציע און דאַטן-פֿאַרגרעסערונג, אויב נייטיק, דורכגעפֿירט.

3. שאַפֿן און טרענירן קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן

מיטן דאַטאַסעט גרייט, איז דער נעקסטער שריט צו שאַפֿן און טרענירן אַן AI מאָדעל. למשל, ניצן דעם TensorFlow פריימווערק מיט אַ קאָנוואַלוציאָנעלער נעוראַלער נעטוואָרק (CNN) מאָדעל אַרכיטעקטור פּאַסיק פֿאַר בילד פּראַסעסינג. דער שטאַפּל נעמט אַרײַן מאָדעל דעפֿיניציע, קאָמפּילאַציע און פּאַסיקע מעטאָדן פֿאַר דעם טרענירונג פּראָצעס.

"פּיטהאָן
אַרייַנפיר טענסאָרפלאָוו ווי tf
פון tensorflow.keras.models אַרייַנפיר סאַקווענטשאַל
פֿון tensorflow.keras.layers אַרייַנפיר Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

דעפֿיניציע פֿון CNN מאָדעל
מאָדעל = סאַקווענטשאַל ()
מאָדעל.צוגעבן(קאָנוו2ד(32, (3, 3), אַקטיוואַציע='רעלו', אינפוט_פאָרעם=(בילד_הייך, בילד_ברייט, 3)))
מאָדעל.לייג(מאַקספּולינג2ד((2, 2)))
מאָדעל.צוגעבן(קאָנוו2ד(64, (3, 3), אַקטיוואַציע='רעלו'))
מאָדעל.לייג(מאַקספּולינג2ד((2, 2)))
model.add(פלאַטאַן())
model.add (געדיכט (128, אַקטאַוויישאַן = 'רעלו'))
מאָדעל.לייג(דענס(נומער_קלאסן, אקטיוואציע='סאָפטמאַקס'))

קאָמפּילירן מאָדעל
model.compile (אָפּטימיזער = 'אַדאַם', לאָס = 'קאַטעגאָריאַל_קראָססענטראָפּי', מעטריקס = [' אַקיעראַסי'])

מאָדעל טרענירונג
מאָדעל.פֿיט(טראַינינג_דאַטן, טראַינינג_עטיקעטן, עפּאָכן=10, וואַלידאַציע_דאַטן=(וואַלידאַציע_דאַטן, וואַלידאַציע_עטיקעטן))
““

4. דיפּלוימאַנט מאָדעל צו סמאַרטפאָון

אזוי שנעל ווי דער מאָדעל איז טרענירט, דאַרף מען עס קאָנווערטירן צו אַ פֿאָרמאַט וואָס מען קען ניצן אויף אַ סמאַרטפאָון. פֿאַר אַנדרויד קען מען ניצן TensorFlow Lite, בשעת פֿאַר iOS איז Core ML זייער נוצלעך.

"פּיטהאָן
אַרייַנפיר טענסאָרפלאָוו ווי tf

קאָנווערטירן מאָדעל צו TensorFlow Lite פֿאָרמאַט
קאָנווערטער = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(מאָדעל)
tflite_model = converter.convert()

ראַטעוועט דאָס מאָדעל צו אַ טעקע
מיט open('model.tflite', 'wb') אלס f:
f.write(tflite_model)
““

5. מאָדעל אינטעגראַציע מיט קאַמעראַ אַפּליקאַציע

דער לעצטער שריט איז צו אינטעגרירן דעם קינסטלעכער אינטעליגענץ מאָדעל אין דער קאַמעראַ אַפּ. אויף אַנדרויד, דאָס באַדייט ניצן די קאַמעראַ2 אַפּי צו כאַפּן בילדער און טענסאָרפלאָו לייט צו זיי פּראָצעסירן. אויף יאָס, ניצט עס AVFoundation און קאָר לערן-לערנען.

אינטעגראַציע בייַשפּיל אויף אַנדרויד:

"ז'אבא
אימפארט אנדרויד.מאַניפעסט;
אַרייַנפיר אַנדרויד.אַפּפּ.אַקטיוויטי;
אימפארט android.content.pm.PackageManager;
אימפארט android.graphics.bitmap;
אַרייַנפיר אַנדרויד.אָס.בונדלע;
אימפארט android.view.SurfaceView;
אימפארט android.view.SurfaceHolder;
אימפארט android.widget.toast;
אימפארט androidx.annotation.NonNull;
אימפארט androidx.core.app.ActivityCompat;
אימפארט androidx.core.content.ContextCompat;
אימפארט קאם.גוגל.טפלייט.אינטערפרעטאר;

פובליק קלאס קאַמעראַאַקטיוויטי עקסטענדס אַקטיוויטי ימפּלאַמאַנץ סורפאַס האָלדער.קאָלבאַק {
פּריוואַט סורפֿאַסוויו סורפֿאַסוויו;
פּריוואַטער סורפאַס האָלדער סורפאַס האָלדער;
פּריוואַטע קאַמעראַ קאַמעראַ;
פּריוואַטער איבערזעצער טפלייט;

@ אָוועררידע
פּראָטעקטעד פּאָסל onCreate (Bundle savedInstanceState) {
סופּער.אָנקרעאַטע (סאַוועדינסטאַנסעסטאַטע);
סעט קאנטאנט וויו(ר. אויסלייג.אקטיוויטעט_קאמערא);

// בעטן קאַמעראַ דערלויבעניש
אויב (קאנטעקסטקאמפאט.טשעקזעלבסטפערמיסיע(דאס, מאַניפעסט.פערמיסיע.קאמערא)
!= פּאַקאַדזשמענעדזשער.ערלויבעניש_געגעבן) {
אַקטיוויטיקאָמפּאַט.רעקוועסטפּערמישאַנז(דאָס, נייַ סטרינג[]{מאַניפֿעסט.פּערמישאַן.קאַמעראַ}, 100);
}

// איניציאליזירן סורפאַס וויו
ייבערפלאַך View = findViewById(R.id.סורפאַס View);
אויבערפלאַך האָלדער = אויבערפלאַך וויו. באַקומען האָלדער ();
אויבערפלאַך האָלדער.צוגעבןקאָלבאַק(דאָס);

// לאָדן TFLite מאָדעל
try {
tflite = נייַ אינטערפּרעטער(loadModelFile("model.tflite"));
} כאַפּן (IOException e) {
ע.פּרינטסטאַקטראַסע();
}
}

@ אָוועררידע
פובליק לייד סורפאַס באשאפן (סורפאַס האָלדער האָלדער) {
קאַמעראַ = קאַמעראַ.עפֿן();
קאַמעראַ.סעטפּריוויודיספּליי(האָלדער);
קאַמעראַ.סטאַרטפּריוויו();
}

@ אָוועררידע
פובליק לייד סערפאַס געענדערט (סערפאַס האָלדער האָלדער, גאַנצער פֿאָרמאַט, גאַנצער ברייט, גאַנצער הייך) {}

@ אָוועררידע
פובליק ליידיגע ייבערפלאַך חרובֿ (ייבערפלאַך האָלדער האָלדער) {
קאַמעראַ.סטאָפּפּריוויו();
קאַמעראַ.רעליס();
}

פּריוואַט פּאָיד פּראָצעס בילד (ביטמאַפּ ביטמאַפּ) {
// פאָראַרבעט און אויספירן דאָ
}

@ אָוועררידע
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] permissions, @NonNull int[] grantResults) {
אויב (בעט קאָד == 100) {
אויב (grantResults.length > 0 && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
אויבערפלאַך האָלדער.צוגעבןקאָלבאַק(דאָס);
} אַנדערש {
טאָוסט.מעיקטעקסט(דאָס, “קאַמעראַ דערלויבעניש אָפּגעזאָגט”, טאָוסט.לענג_קורץ).ווייַזן();
}
}
}
}
““

קעסימפּולאַן

בויען אַן AI-געשטיצטע קאַמעראַ אויף אַ סמאַרטפאָון איז נישט נאָר וועגן אַנטוויקלען אַ סאָפיסטיקירט AI מאָדעל, נאָר אויך וועגן אינטעגרירן דעם מאָדעל מיט די סמאַרטפאָון'ס עקסיסטירנדיקע האַרדווער און ווייכווארג. דורך פֿאַרשטיין און ימפּלעמענטירן טריט ווי צוגרייטן די אַנטוויקלונג סביבה, זאַמלען דאַטאַסעץ, טרענירן דעם AI מאָדעל, דיפּלויען דעם מאָדעל צו דעם סמאַרטפאָון, און אינטעגרירן דעם מאָדעל מיט דער קאַמעראַ אַפּ, קענען מיר שאַפֿן נישט נאָר אַ קלוגע קאַמעראַ, נאָר אויך איינע וואָס איז טויגיק צו צושטעלן אָפּטימאַלע רעזולטאַטן מיט אָטאָמאַציע, וואָס ברענגט גרויסע נוץ פֿאַר באַניצער.

די טעכנאָלאָגיע מאַכט נישט נאָר זאַכן גרינגער פֿאַר געוויינטלעכע באַניצער, נאָר עפֿנט אויך געלעגנהייטן פֿאַר אַפּליקאַציע דעוועלאָפּערס און פּראָפֿעסיאָנעלע פֿאָטאָגראַפֿן צו אויספֿאָרשן זייער שעפֿערישקייט אויף אַ מער סאָפיסטיקירטן און עפֿעקטיוון וועג.