在浩瀚的古詩詞海洋中，琳瑯滿目的佳句常常讓人陶醉，但很多人卻難以記住每一句的作者。當人們欣賞這些優(yōu)美的詩句時，常常會想起那位才華橫溢的作者，卻苦于無法準確識別他的作品。為了解決這一難題，行空板引入了MultinomialNB模型——一種用于文本分類的機器學習模型，樸素貝葉斯分類器的一種。通過這一模型，行空板實現(xiàn)了古詩詞作者的快速識別，不僅提升了古詩詞的互動性，還為詩詞愛好者提供了全新的體驗，使他們在欣賞之余，輕松了解背后的創(chuàng)作人。
一、實踐清單
硬件清單：
軟件使用： Mind+編程軟件x1
Mind+是一款擁有自主知識產(chǎn)權的國產(chǎn)青少年編程軟件，集成各種主流主控板及上百種開源硬件，支持人工智能（AI）與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）功能，既可以拖動圖形化積木編程，還可以使用Python/C/C++等高級編程語言，讓大家輕松體驗創(chuàng)造的樂趣。
二、實踐過程
1、硬件搭建
1、將攝像頭接入行空板的USB接口。
2、通過USB連接線將行空板連接到計算機。
2、軟件編寫
第一步：打開Mind+，遠程連接行空板
第二步：在“行空板的文件”中新建一個名為AI的文件夾，在其中再新建一個名為“基于行空板的MultinomialNB古詩詞分類”的文件夾，導入本節(jié)課的依賴文件。Tips：0-train.py是用來訓練古詩詞和對應作者的程序，可以在其中增加數(shù)據(jù)集，model.joblib是訓練生成的模型，用于對古詩詞進行分類，這里我們直接用即可。
第三步：編寫程序
在上述文件的同級目錄下新建一個項目文件，并命名為“main.py”。
示例程序：
3、運行調(diào)試
第一步：運行主程序運行“main.py”程序，可以看到初始時屏幕上顯示著攝像頭拍攝到的實時畫面，將攝像頭畫面對準古詩詞，如這里為“紅掌撥清波”，然后按下板載按鍵a，將此幀圖像拍攝保存，之后自動識別圖像上的文字，在Mind+軟件終端，我們可以看到識別到的中文結果以及模型預測的該古詩詞的作者。
Tips：如果預測結果不準確，可以自行調(diào)整“0-train.py”中的數(shù)據(jù)集，訓練模型。
4、程序解析
這段程序通過使用 OpenCV 庫調(diào)用攝像頭，實時從攝像頭讀取圖像，然后使用 Tesseract 進行 OCR（光學字符識別）識別，并將結果顯示在圖像上。識別出的文本還會通過一個預訓練的 MultinomialNB 模型進行分類，并顯示預測結果和置信度。具體流程如下：
① 初始化：
· 導入所需的庫和模塊。
· 初始化 UNIHIKER 開發(fā)板。
· 設置 Tesseract OCR 的路徑。
· 打開攝像頭并設置分辨率和緩沖區(qū)大小。
· 創(chuàng)建一個全屏窗口用于顯示圖像。
② 定義函數(shù)：
· 定義 drawChinese 函數(shù)，用于在圖像上繪制中文字符。
③ 加載模型：
· 使用 joblib 加載預訓練的 MultinomialNB 模型。
④ 主循環(huán)：· 進入無限循環(huán)，從攝像頭讀取圖像。
· 檢測按鍵輸入：· 如果按下 'b' 鍵，退出程序。
· 如果按下 'a' 鍵，捕獲當前圖像并保存到指定路徑。
· 使用 Tesseract 進行 OCR 識別，提取圖像中的文本。
· 使用預訓練的 MultinomialNB 模型對提取的文本進行分類預測，輸出預測結果和置信度。
· 在圖像上繪制識別到的文本，并在窗口中顯示處理后的圖像。
⑤ 結束：
· 釋放攝像頭設備，并關閉所有 OpenCV 窗口。
三、知識園地
1. 了解MultinomialNB模型
MultinomialNB 是一個用于文本分類的機器學習模型，屬于 scikit-learn 庫中的一部分。它是多項式樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）分類器的實現(xiàn)。下面是對 MultinomialNB 的詳細介紹：
概述
· 定義：MultinomialNB 是樸素貝葉斯分類器的一種，專門用于離散型特征（通常是單詞計數(shù)或詞頻等文本數(shù)據(jù)）。
· 樸素貝葉斯模型：基于貝葉斯定理的一種簡單但功能強大的概率分類器，假設特征之間是條件獨立的。
· 多項式模型：適用于特征表示為多項式分布的場景，通常用于文本分類任務，如垃圾郵件檢測和文檔分類。
特點
· 簡單有效：模型簡單，計算效率高，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
· 文本分類：在自然語言處理（NLP）領域，尤其是文本分類任務中表現(xiàn)出色。
· 概率輸出：可以輸出每個類別的預測概率，幫助理解模型的信心度。
主要功能
1. 文本支持：
· 適合分類離散型特征，特別是詞頻或詞袋模型（Bag-of-Words）表示的文本數(shù)據(jù)。
· 利用詞頻統(tǒng)計和類別條件概率進行分類預測。
2. 多類別支持：
· 支持多類別分類任務，可以處理多個類別的分類問題。
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