基于行空板的MultinomialNB古诗词分类
一、实践目标本项目在行空板上外接USB摄像头，通过摄像头来识别古诗词内容并显示对应的作者类别。
二、知识目标
1、学习使用MultinomialNB模型进行古诗词分类的方法。
三、实践准备
硬件清单：
软件使用：Mind+编程软件x1
四、实践过程
1、硬件搭建
1、将摄像头接入行空板的USB接口。
2、通过USB连接线将行空板连接到计算机。
2、软件编写第一步：打开Mind+，远程连接行空板
第二步：在“行空板的文件”中新建一个名为AI的文件夹，在其中再新建一个名为“基于行空板的MultinomialNB古诗词分类”的文件夹，导入本节课的依赖文件。
Tips：0-train.py是用来训练古诗词和对应作者的程序，可以在其中增加数据集，model.joblib是训练生成的模型，用于对古诗词进行分类，这里我们直接用即可。
第三步：编写程序在上述文件的同级目录下新建一个项目文件，并命名为“main.py”。示例程序：#-*- coding: UTF-8 -*-
# MindPlus
# Python
import sys
sys.path.append("/root/mindplus/.lib/thirdExtension/nick-pytesseract-thirdex")
# 导入所需模块
from pinpong.board import Board, Pin
import time
import cv2
import pytesseract
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
import os
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from joblib import dump, load
# 加载预训练的机器学习模型
model = load('model.joblib')
# 初始化开发板
Board().begin()
# 定义函数在图像上绘制中文文字
def drawChinese(text, x, y, size, r, g, b, a, img):
font = ImageFont.truetype("HYQiHei_50S.ttf", size)
img_pil = Image.fromarray(img)
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
draw.text((x, y), text, font=font, fill=(b, g, r, a))
frame = np.array(img_pil)
return frame
# 设置 Tesseract OCR 的路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/usr/bin/tesseract'
# 打开摄像头并设置参数
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 240)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 320)
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
cv2.namedWindow('cvwindow', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)
cv2.setWindowProperty('cvwindow', cv2.WND_PROP_FULLSCREEN, cv2.WINDOW_FULLSCREEN)
# 等待摄像头打开
while not cap.isOpened():
continue
print("start!")
# 初始化识别内容变量
ShiBieNaRong = ''
img_word1 = ''
img_word2 = ''
# 主循环
while True:
# 读取摄像头图像
cvimg_success, img_src = cap.read()
cvimg_h, cvimg_w, cvimg_c = img_src.shape
cvimg_w1 = cvimg_h * 240 // 320
cvimg_x1 = (cvimg_w - cvimg_w1) // 2
img_src = img_src[:, cvimg_x1:cvimg_x1 + cvimg_w1]
img_src = cv2.resize(img_src, (240, 320))
cv2.imshow('cvwindow', img_src)
# 检测按键输入
key = cv2.waitKey(5)
if key & 0xFF == ord('b'):# 按下 "b" 键退出程序
print("退出视频")
break
elif key & 0xFF == ord('a'):# 按下 "a" 键进行文本识别和分类
ShiBieNaRong = []
try:
if not os.path.exists("/root/image/pic/"):
print("The folder does not exist, created automatically")
os.system("mkdir -p /root/image/pic/")
except IOError:
print("IOError, created automatically")
break
# 保存图像
cv2.imwrite("/root/image/pic/image.png", img_src)
time.sleep(0.2)
img = Image.open('/root/image/pic/image.png')
# 使用 Tesseract 进行文本识别
ShiBieNaRong = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
print(ShiBieNaRong)
# 使用机器学习模型进行分类预测
probs = model.predict_proba()
predicted_index = probs.argmax()
predicted_label = model.classes_
confidence = probs
print(f'预测结果：{predicted_label}，置信度：{confidence}')
# 在图像上绘制识别到的文本
img_src = drawChinese(text=str(ShiBieNaRong), x=10, y=20, size=25, r=50, g=200, b=0, a=0, img=img_src)
cv2.imshow('cvwindow', img_src)
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
3、运行调试
第一步：运行主程序
运行“main.py”程序，可以看到初始时屏幕上显示着摄像头拍摄到的实时画面，将摄像头画面对准古诗词，如这里为“红掌拨清波”，然后按下板载按键a，将此帧图像拍摄保存，之后自动识别图像上的文字，在Mind+软件终端，我们可以看到识别到的中文结果以及模型预测的该古诗词的作者。
Tips：如果预测结果不准确，可以自行调整“0-train.py”中的数据集，训练模型。
4、程序解析
这段程序通过使用 OpenCV 库调用摄像头，实时从摄像头读取图像，然后使用 Tesseract 进行 OCR（光学字符识别）识别，并将结果显示在图像上。识别出的文本还会通过一个预训练的 MultinomialNB 模型进行分类，并显示预测结果和置信度。具体流程如下：
① 初始化：
· 导入所需的库和模块。
· 初始化 UNIHIKER 开发板。
· 设置 Tesseract OCR 的路径。
· 打开摄像头并设置分辨率和缓冲区大小。
· 创建一个全屏窗口用于显示图像。
② 定义函数：
· 定义 drawChinese 函数，用于在图像上绘制中文字符。
③ 加载模型：
· 使用 joblib 加载预训练的 MultinomialNB 模型。
④ 主循环：
· 进入无限循环，从摄像头读取图像。
· 检测按键输入：
· 如果按下 'b' 键，退出程序。
· 如果按下 'a' 键，捕获当前图像并保存到指定路径。
· 使用 Tesseract 进行 OCR 识别，提取图像中的文本。
· 使用预训练的 MultinomialNB 模型对提取的文本进行分类预测，输出预测结果和置信度。
· 在图像上绘制识别到的文本，并在窗口中显示处理后的图像。
⑤ 结束：
· 释放摄像头设备，并关闭所有 OpenCV 窗口。
五、知识园地
1. 了解MultinomialNB模型
MultinomialNB 是一个用于文本分类的机器学习模型，属于 scikit-learn 库中的一部分。它是多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）分类器的实现。下面是对 MultinomialNB 的详细介绍：
概述
· 定义：MultinomialNB 是朴素贝叶斯分类器的一种，专门用于离散型特征（通常是单词计数或词频等文本数据）。
· 朴素贝叶斯模型：基于贝叶斯定理的一种简单但功能强大的概率分类器，假设特征之间是条件独立的。
· 多项式模型：适用于特征表示为多项式分布的场景，通常用于文本分类任务，如垃圾邮件检测和文档分类。
特点
· 简单有效：模型简单，计算效率高，适合大规模数据集。
· 文本分类：在自然语言处理（NLP）领域，尤其是文本分类任务中表现出色。
· 概率输出：可以输出每个类别的预测概率，帮助理解模型的信心度。
主要功能
1. 文本分类：
· 适合分类离散型特征，特别是词频或词袋模型（Bag-of-Words）表示的文本数据。
· 利用词频统计和类别条件概率进行分类预测。
2. 多类别支持：
· 支持多类别分类任务，可以处理多个类别的分类问题。
帅
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