Model visual MiracleVision

MiracleVision ialah model penyelesaian tugas visual yang dilatih berdasarkan model GPT ChinaAi Ia boleh digunakan dalam banyak bidang seperti klasifikasi imej, pengesanan objek dan penjanaan imejnya.

MiracleVision ialah model penyelesaian tugas visual yang dilatih berdasarkan model GPT ChinaAi. Ia boleh digunakan dalam banyak bidang seperti klasifikasi imej, pengesanan objek, penjanaan imej, dsb., dan fungsinya sangat berkuasa. Berikut ialah tutorial dan contoh terperinci untuk menggunakan model visual MiracleVision.

1. Pasang MiracleVision

Mula-mula, anda perlu memasang MiracleVision dan kebergantungannya. Anda boleh memasang MiracleVision menggunakan pip dalam Python:

```
pip install miracle-vision
```

Selain itu, anda juga perlu memuat turun kunci API API ChinaAi dan menetapkannya sebagai pembolehubah persekitaran. Anda boleh mendaftar dan mendapatkan kunci API di https://beta.ChinaAi.com/signup/waitlist=platform.

2. Menggunakan MiracleVision

Setelah anda menyelesaikan pemasangan dan persediaan kunci API, anda boleh mula menggunakan MiracleVision.

1. Contoh kod Python menggunakan MiracleVision untuk pengesanan objek:

```python
import miraclevision
# 创建MiracleVision对象
mv = miraclevision.MiracleVision()
# 加载物体检测模型
mv.load_model("object_detection")
# 加载图像
image_path = "/path/to/image.jpg"
image = miraclevision.Image(image_path)
# 进行物体检测
results = mv.object_detection(image)
# 输出检测结果
for result in results:
    print(result["label"], result["confidence"], result["box"])
```

Dalam contoh ini, kita mula-mula mencipta objek MiracleVision dan kemudian menggunakan `load_model() `Method loads model bernama "object_detection". Seterusnya, kami memuatkan imej dan menyerahkannya kepada kaedah `object_detection()` objek MiracleVision untuk pengesanan objek. Akhir sekali, kami mengulangi hasil pengesanan dan mengeluarkan label, keyakinan dan kotak sempadan untuk setiap objek yang dikesan.

Sila ambil perhatian bahawa MiracleVision memerlukan kebergantungan yang betul untuk dipasang dan dikonfigurasikan pada komputer anda untuk dijalankan. Jika anda menghadapi masalah menggunakan MiracleVision, lihat dokumentasi MiracleVision untuk mendapatkan maklumat lanjut.

2. Contoh kod untuk klasifikasi imej menggunakan MiracleVision:

```python
import miraclevision as mv
# 加载ImageNet数据集标签
classnames = mv.get_imagenet_labelname()
# 加载模型（这里使用VGG16模型）
model = mv.load('vgg16')
# 读取要分类的图片
img = mv.imread('test.jpg')
# 对图片进行预处理
img = mv.resize(img, (224, 224))
img = mv.preprocess_input(img)
# 进行图像分类
pred = model.predict(img)
# 输出结果
print(classnames[pred.argmax()])
```

Kod ini mula-mula memuatkan nama label set data ImageNet, dan kemudian memuatkan model VGG16 yang telah dilatih . Kemudian baca imej yang akan diklasifikasikan ke dalam ingatan dengan memanggil fungsi `mv.imread` dan praprosesnya menggunakan fungsi `mv.resize` dan fungsi `mv.preprocess_input`. Akhir sekali, imej yang diproses dimasukkan ke dalam model untuk inferens, dan hasil yang diramalkan dikembalikan. Hasil output ialah nama kategori objek yang diramalkan.

Atas ialah kandungan terperinci Model visual MiracleVision. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!