分类信息程序有哪些（分类信息程序系统）

STM32图像分类

前言

可能有的同学会有疑问，STM32 能做图像分类这么复杂的事情吗？

嵌入式系统中视觉技术的迅速普及，推动了用于汽车安全、机器视觉和运动分析的超高速成像攻克方案。相应地，通过更壮大的图像传感器和更小的像素体系构造，能够显着提高其产品的性能和成像功能。

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机器视觉技术运用图像识别算法来识别图像中的物体，并在不影响诸如工业自动化、机器人技术、?人机和3D建模等广泛应用的情况下，为物体提供更详细精确的图像而不会造成变形。

我们能够肯定的告诉你：完全能够，这就是嵌入式机器进修（EmbeddedML）技术！不要忘了MCU才是真正的“霸主”！

下面请听小编为你慢慢道来。

首先嵌入式机器进修是一个很大的话题，波及到的技术主要有：

·嵌入式软硬件技术：ARM、DSP、C/C++、Linux、Android等

·图像处理：数字图像理论、OpenCV等

·机器进修理论：高数、线代、CNN、激活函数、损失函数、梯度下降等

·机器进修框架：TensorFlow、Caffe等

·Python . . .

这么多东西要学！想想都可怕，假如我们把这些都写在一片文章里那么你一定不干，我们也不干啊。所以我们决定做一个嵌入式机器进修(EmbeddedML)专栏，通过一系列的文章和视频，带你走进这个新奇的世界！

机器学习技术简介

机器进修是一种新的编程方式，一种能够让机器具有进修才能的编程方式。

我们来看看传统的编程方式与机器进修这种编程方式有何不同。

传统的编程方式是运用规则（由程序员要编写）和数据生成结果。

机器进修与传统的编程方式相反，我们输写的是结果和数据，得到的是规则，这个规则是通过机器进修技术得到的，而不是由程序员编写的。

为什么要使用机器学习技术？

在某些应用场景中，运用机器进修技术的益处是显而易见的。对于计算机来说，现实中生活中的很多应用场景都非常的复杂，假如分辨猫和狗，大部分时候，我们没法事先编写一套规则让计算机分辨出哪个是猫哪个是狗。此时机器进修技术的优越性就显现出来了，我们运用大量已标记的猫狗图片，去训练深度网络模型，得到一个识别猫狗的规则，计算机利用这个规则就能进行猫狗识别了。

机器学习的过程

机器进修应用一般分为两个过程：

·一是模型的训练，这个过程须要大量的数据和计算量，一般在计算才能很强的计算机上进行。

·二是运用训练所得的模型对输写进行预测，这个过程计算量相对就会小很多，能够在手机上，甚至是在MCU上进行。

自动手尝试，是了解一个新事物最好的方式。我们为你准备了一个轻松易行的实验项目，不须要开发板，只有你有一台电脑就能运行。下面初始！

在STM32上进行图像分类实验

这里仅介绍怎么样在STM32上运行机器进修模型，从而对输写图像的类别进行预测。至于模型的网络搭建、训练和转换将在后续文章中介绍。

图像分类项目简介

本项目达到了在STM32上进行图像分类的任务。运用CIFAR-10数据集，通过Caffe机器进修框架搭建和训练神经网络模型，其次将所得模型进行转换，使其能够运行在STM32上。本项目运行在Keil的模拟器中，所以没需开发板即可体验机器进修在STM32上的应用效果。

CIFAR-10数据集简介

CIFAR-10数据集由10类32×32的彩色图片组成，一共包括60000张图片，每一类包括6000图片。其中50000张图片作为训练集，10000张图片作为测试集。

有了CIFAR-10数据集我们就不用自己到处去收集照片了，能够直接初始训练模型，其次运用模型。

项目的输入

输写是一幅宽32像素高32像素的彩色图像，为方便STM32实验操作，事先将图像转换为像素值数组，寄存在armnnexamplescifar10_inputs.h中。

项目输出

输出是测试图像所属的类别的概率，概率值最大的就是目标图像的所属类，输出结果如下图所示：

细心的同学可能要问了，为什么这里的输出是127，而不是一个0~1之间的数？

这个跟我们运用的Softmax函数相关，一般Softmax函数的公式是这样的：

y_i = e^(x_i) / sum(e^x_j)

而在STM32上我们采用的是以2为底Softmax函数，所以其输出会有所不同。

y_i = 2^(x_i) / sum(2^x_j)

图像识别简略来说是计算机对宗旨图像进行获娶处理和分析的过程，图像识别技术的目标是通过计算机对所感知信息的处理，使计算机获取到和人类识别图像一样的信息。人类识别信息的过程是见到一个物品，大脑会在我们认知的所有物品中搜索与之相匹配的类型，从而得出结论。机器的图像识别也类似，机器获取到宗旨图像，先对它进行预处理，其次对简略的形状进行提取，一般都是物品的边缘形状。其次提取复杂的构造，最后提取高度复杂或抽象的构造，再对预存的信息进行匹配，从而得出结论。

此时随着深度进修的应用与图像素材的不断增加，相信图像识别会越来越“懂你”。

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说了这么多，大家记得留意下方评论第一条（或者私信我）有干货~

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