“如何将单个图像传递给Tensorflow Lite”

Question

我想制作一个使用移动相机捕获图像并将该图像传递给tensorflow lite进行分类的应用程序。

Answer 1

您可以使用TensorImage（来自org.tensorflow.lite.support.image）。它具有TensorBuffer，Bitmap，int []或float []的构造函数。

因此，假设您有一个名为myImage的图像，并且在myContext上下文中运行，则可以使用以下代码在myModel.tflite模型上运行tflite解释器：

// create tflite options (currently empty) and load the tf model
Interpreter.Options tfliteOptions = (new Interpreter.Options());
tfliteModel = FileUtil.loadMappedFile(myContext, "myModel.tflite");

// create tflite interpreter
tfliteInterpreter = new Interpreter(tfliteModel, tfliteOptions);

// get model parameters (index tensor is 0 for a single image)
DataType myImageDataType = tfliteInterpreter.getInputTensor(0).dataType();
myTensorImage = new TensorImage(myImageDataType);

// load bitmap
myTensorImage.load(myImage);

// run inference
tfliteInterpreter.run(myTensorImage.getBuffer(), output);

如果图像输入以字节为单位，则可以使用TensorBuffer的{​​{1}}，其余部分相同。

请注意，我没有指定解释器ByteBuffer。

您还可以使用output作为输出，可以轻松地为您提供TensorBuffer，ByteBuffer或int []数组。

希望这会有所帮助：）

Answer 2

如果您是经验丰富的人，则可以遵循@somethingorange提到的方法。

如果您是初学者，并且想要在Mobile上开发图像分类应用程序，请遵循以下方法。例如，您尝试开发一个模型来对给定图像是Cat还是Dogs进行分类。

1. 收集类的数据（Cats和Dogs的图像）
2. 制作两个文件夹，一个用于存放猫的图像，另一个用于存放狗的图像
3. 使用任何预训练的模型通过转移学习方法来开发分类模型
4. 训练模型并保存模型
5. 将模型转换为tflite格式（model.tflite）
6. 使用类的名称创建label.txt
7. 将model.tflite和label.txt移动到Android Studio中的资产文件夹。

最好的是，上述所有步骤都是TFLite小组在this tutorial中提到的，这是一个很好的起点。

希望这些步骤对初学者有所帮助。