自动采集机(海量*敏*感*词*标识背景图片中找到合适焦点(组图))

　　自动采集机(海量*敏*感*词*标识背景图片中找到合适焦点(组图))

　　自动采集机器人self-machines（aihumanoid/github-scienceblogs/webtask:lessonsfrommachinetasksandmachinetrafficcameraswithsourcecode）aihumanoid已经把如何从几百张图片中找到*敏*感*词*焦点这个问题给解决了。

　　我本着鼓励自动化从业者使用机器学习或人工智能的基础开始做这件事情。内容有些重复，因此我放弃我的采集方案，将精力转向谷歌的customautocannylab，跟我的解决方案一样可以获得比我开发的commandbot效率更高的机器人，不过这是另一个问题。目前，人工智能引擎已经帮助我解决了以下问题：●在海量图片中快速定位*敏*感*词*焦点，具体见下文【更多机器人内容关注公众号jiweichenghuaicheng】●在海量*敏*感*词*标识背景图片中找到合适焦点我在一段用神经网络估计*敏*感*词*焦点的代码里列出了解决方案：frommilou.reinforcement.mechanismsimporttasklibrary(dcis)importreinforcementlibrary(pycpnp)library(self.autocanny)importnumpyasnpimportpickle#定义1号架子控制*敏*感*词*，每帧*敏*感*词*拍摄20张图片fromself.autocannyimportcommandlibrary(self.auto-machine)#给model每帧定位*敏*感*词*的焦点、、建立模型、、num=80forre,rsinenumerate(command):list=[]dict={"left":list[0],"right":list[1]}forjinrange(command):dict.append({"true":true,"false":false})expects=dict["failure"]#定义2号架子，从每帧20张图片获取合适的焦点fromnumpyimport*#定义3号架子，从每帧20张图片获取合适的焦点。

　　expects=dict["failure"]self.auto-machine(command=model)#引入自动化控制框架self.auto-machine(self,expects=dict["failure"])重复上述模块调用代码：mand=tf.placeholder(tf.float32,[none,none])classcommand(tf.shared_ptr):def__init__(self,actor=none,target=none):self.res=tf.matmul(self.actor,actor)self.target=tf.matmul(self.target,actor)returnself.res,self.target。