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政协网站建设,素材图下载,英文专业的网站设计,wordpress写文章怎么上传图片1. 当AI不止于识别#xff1a;探索CANN的趣味应用 在我们之前的文章中#xff0c;我们聊了许多关于图像分类、目标检测的话题#xff0c;这些都是AI在“看懂”世界方面的应用。但AI的魅力远不止于此。当它与物理世界互动#xff0c;会诞生出机器人#xff1b;当它被赋予创…1. 当AI不止于识别探索CANN的趣味应用在我们之前的文章中我们聊了许多关于图像分类、目标检测的话题这些都是AI在“看懂”世界方面的应用。但AI的魅力远不止于此。当它与物理世界互动会诞生出机器人当它被赋予创造力可以成为艺术家当它学会理解人类的笔迹便能打破数字世界与物理书写的隔阂。cplusplus/contrib目录就是这样一个充满想象力的“创客空间”。这里的案例不再局限于传统的视觉任务而是将CANN的能力延伸到了机器人控制、艺术生成、人机交互等多个特色领域。它们就像一个个开箱即用的“AI玩具”不仅好玩而且背后蕴含着深刻的技术思想。这篇文章我们将一起探索Ascbot机器人、AI_paintingAI绘画和HandWrite手写识别这三个明星项目看看CANN是如何为这些酷炫的应用注入智能的灵魂。1.1.Ascbot让机器人拥有“眼”和“脑”机器人技术的核心是“感知-决策-行动”的闭环。Ascbot案例就是这个闭环在昇腾平台上的一个完美实现。它是一个可以自主巡线、识别并避开障碍物、甚至能跟随特定目标的智能小车。该案例位于cplusplus/contrib/Ascbot。1.1.1. 机器人的“神经系统”Ascbot的代码结构就像一个机器人的“神经系统”清晰地划分了各个功能模块/cplusplus/contrib/Ascbot/ ├── inc/ // 头文件 │ ├── camera.h // 摄像头机器人的“眼睛” │ ├── model_process.h // 模型处理机器人的“大脑” │ ├── wheel.h // 轮子控制机器人的“腿” │ ├── oled.h // OLED屏幕用于显示状态 │ └── ... ├── src/ // 源文件 │ ├── main.cpp // 主程序中枢神经 │ ├── camera.cpp │ ├── model_process.cpp │ ├── wheel.cpp │ └── ... ├── model/ // 存放转换好的OM模型 └── CMakeLists.txt这个结构体现了典型的嵌入式系统和机器人应用的设计思想硬件抽象camera.h,wheel.h,oled.h等文件将底层硬件操作封装成简洁的接口。上层应用不需要关心I2C、UART等具体协议只需调用如Wheel::Forward()这样的高级函数。AI核心model_process.h负责加载和执行AI模型。这是机器人的“大脑”负责从“眼睛”看到的图像中理解出“前方是道路”、“左边有障碍物”等语义信息。主逻辑控制main.cpp是总指挥。它在一个循环中不断地“获取图像 - 大脑思考 - 指挥腿脚行动”完成了“感知-决策-行动”的完整闭环。1.1.2. “感知-决策-行动”的实现让我们深入main.cpp的简化逻辑看看这个闭环是如何运转的// 位于 src/main.cpp (简化逻辑)intmain(){// 1. 初始化初始化摄像头、AI模型、轮子等所有模块Camera camera;ModelProcessmodelProcessor(./model/road_detect.om);Wheel wheel;// 2. 进入主循环while(true){// 2.1. 感知 (Perception)// 从摄像头获取一帧图像ImageData imagecamera.GetFrame();// 2.2. 决策 (Decision)// 将图像送入AI模型进行推理得到决策结果// 比如模型输出一个角度告诉轮子应该向左还是向右偏floatanglemodelProcessor.Predict(image);// 2.3. 行动 (Action)// 根据决策结果控制轮子转动wheel.SetAngle(angle);}return0;}这段代码虽然简单但它精准地概括了几乎所有智能机器人的核心工作流。CANN和AscendCL在其中的ModelProcess::Predict环节扮演了关键角色它为机器人提供了快速、低功耗的“思考”能力让实时决策成为可能。Ascbot案例告诉我们AI不仅仅能“看”更能基于“看”的结果去“做”。1.2.AI_painting当代码遇见梵高如果说Ascbot是逻辑与控制的体现那么AI_painting则完全是创造力与想象力的舞台。这个案例让你能像玩滤镜一样将一张普通的风景照一键转换成梵高、莫奈等大师风格的艺术画作。该案例位于cplusplus/contrib/AI_painting。1.2.1. 风格迁移的魔法这个案例的核心技术是“神经网络风格迁移”Neural Style Transfer。它的原理可以通俗地理解为内容提取AI模型通常是卷积神经网络如VGG能从一张图片中提取出“内容特征”比如房子的轮廓、树的形状。风格提取同时模型也能从另一张画作如梵高的《星空》中提取出“风格特征”比如笔触、色彩搭配。特征融合算法的目标是生成一张新的图片它既保留了原始图片的内容又拥有了风格画作的风格。AI_painting案例将这个复杂的过程封装成了一个易于使用的应用。1.2.2. 前后端分离的Web应用与Ascbot不同AI_painting是一个典型的Web应用采用了前后端分离的架构。前端 (presenterserver/ui/): 使用HTML, CSS, JavaScript构建了一个漂亮的网页。用户可以在网页上上传自己的照片选择想要的艺术风格。后端 (src/,presenterserver/中的Python部分):Web服务器如display_server.py接收前端发来的请求图片和风格选项。它将请求转发给C编写的核心推理程序。C程序调用AscendCL加载并执行风格迁移的.om模型生成艺术图片。最后将生成的结果返回给前端网页进行展示。这种架构在AI应用中非常普遍它让专业的AI算法工程师可以专注于C后端的高性能实现而前端开发者则可以专注于用户体验的打磨。在这个案例中CANN的价值在于加速了风格迁移这个计算密集型任务。实时的风格转换对计算量要求很高如果用CPU处理可能需要几十秒甚至几分钟才能生成一张图片这对于一个交互式应用是不可接受的。而利用昇腾硬件的强大算力可以将这个过程缩短到几秒甚至毫秒级。1.3.HandWrite让机器读懂你的笔锋手写识别是人机交互领域的一个经典问题。HandWrite案例就为我们展示了如何利用CANN实现一个能识别摄像头拍摄的手写文字的应用。该案例位于cplusplus/contrib/HandWrite。1.3.1. 从像素到文字的旅程手写识别通常包含两个主要步骤文本检测首先需要从输入的图片中找到哪里有文字。这一步通常使用一个目标检测模型如EAST, DBNet来框出文本区域。文本识别然后对每一个框出的文本区域使用另一个识别模型如CRNN来将其转换成真正的字符。HandWrite案例将这两个模型串联起来构成了一个完整的识别流水线Pipeline。1.3.2. 模型串联与Presenter ServerHandWrite的实现与AI_painting有相似之处它也使用了Presenter Server来进行结果的可视化展示。但它的核心逻辑在于模型的串联。// 简化逻辑// 1. 加载检测模型和识别模型ModelProcesstextDetector(./model/text_detection.om);ModelProcesstextRecognizer(./model/text_recognition.om);// 2. 获取图像ImageData imagecamera.GetFrame();// 3. 第一阶段文本检测// detectorResult 是一个包含了多个文本框坐标的列表autodetectorResulttextDetector.Predict(image);// 4. 第二阶段文本识别std::vectorstd::stringfinalResults;for(autobox:detectorResult.boxes){// 4.1. 从原图中裁剪出文本框区域ImageData croppedImageCropImage(image,box);// 4.2. 对裁剪出的图像进行识别std::string texttextRecognizer.Predict(croppedImage);finalResults.push_back(text);}// 5. 将结果发送到Presenter Server进行展示PresenterChannel::SendResult(finalResults);这个流程清晰地展示了如何将多个AI模型组合起来解决一个更复杂的任务。CANN在这里的作用是确保这个流水线中的每一步特别是模型推理都能高效运行从而实现实时的识别效果。2. 总结AI的乐趣在于创造Ascbot,AI_painting,HandWrite……这些有趣的案例向我们证明AI技术远非高冷和遥不可及。借助CANN这样强大的开发平台每一个开发者都有机会成为“创客”将自己的奇思妙想变为现实。这些案例的共同点在于始于一个有趣的想法无论是让小车跑起来还是让照片变成画一个好的创意是项目的起点。AI是核心驱动力AI模型在其中扮演了“大脑”的角色负责最核心的智能决策。工程实现是骨架良好的软件架构、模块划分和硬件封装是让创意落地的保障。现在你还在等什么呢去cplusplus/contrib目录里找到你最感兴趣的那个项目亲手把它跑起来修改它甚至创造一个属于你自己的全新应用。毕竟学习AI最大的乐趣就在于创造的过程本身。