使用Tensorflow+OpenCV構建會玩石頭剪刀布的AI
簡介
這個項目的基礎是深度學習和圖像分類，目的是創建一個簡單而有趣的石頭剪刀布游戲。首先，這個項目是我在5月份的COVID19隔離期中無聊的產物，希望當你讀到這個時，一切都恢復正常了。我的目的是通過這篇文章用簡單的術語向初學者解釋這個項目的基本原理。讓我們開始吧！在構建任何類型的深度學習應用程序時，有三個主要步驟：收集和處理數據建立一個合適的人工智能模型部署使用整個項目都引用了我的Github repo，并與之攜手并進，所以請做好參考準備。
收集我們的數據
任何深度學習模型的基礎都是數據，任何一位機器學習工程師都會同意這一點，在ML中，數據遠比算法本身重要。我們需要收集石頭，布和剪刀的符號圖像，我沒有下載別人的數據并在上面進行訓練，而是制作了自己的數據集，鼓勵你也建立自己的數據集。之后嘗試更改數據并重新訓練模型，以查看數據對深度學習模型究竟有怎樣的影響。
PATH ＝ os．getcwd（）＋＇＼＇
cap ＝ cv2．VideoCapture（0）
label ＝ sys．argv［1］
SAVE＿PATH ＝ os．path．join（PATH， label）
try：
os．mkdir（SAVE＿PATH）
except FileExistsError：
pass
ct ＝ int（sys．argv［2］）
maxCt ＝ int（sys．argv［3］）＋1
print（＂Hit Space to Capture Image＂）
while True：
ret， frame ＝ cap．read（）
cv2．imshow（＇Get Data ： ＇＋label，frame［50：350，100：450］）
if cv2．waitKey（1） ＆ 0xFF ＝＝ ord（＇ ＇）：
cv2．imwrite（SAVE＿PATH＋＇＼＇＋label＋＇｛｝．jpg＇．format（ct），frame［50：350，100：450］）
print（SAVE＿PATH＋＇＼＇＋label＋＇｛｝．jpg Captured＇．format（ct））
ct＋＝1
if ct ＞＝ maxCt：
break
cap．release（）
cv2．destroyAllWindows（）
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