【百度大脑EdgeBoard边缘AI计算盒试用】自制GUI工具

tobot

差不多有三周没有发帖了，突然被提醒，试用即将关闭，赶快发一个。之前发过一个简单的python代码，可以做到把文件夹下的所有文件进行分类，我再进了一步，整合出一个“感觉不错”的工具。

背景：在公司，各种网络限制存在，例如可以使用百度查找，但不能登录百度。当然如果希望上传、训练更是无从说起。但公司似乎没有封百度云使用api操作。

另一方面，FZ5的盒子的离线图像分类和目标检测功能目前是通过命令行操作（基于H5页面的web功能只能选择特定库，且操作过于卡顿），如同某位所说“这是给专业人士用的”。

于是我做了两个图形化工具：

1、百度云训练工具

2、盒子的图形化工具

百度云训练工具和盒子本身并没有强相关，界面如下：

本地使用mongo数据库，记录已经上传的图片、训练集对应的ak、sk。

理论上，可以借助百度的API实现 IMAGE_CLASSIFICATION、OBJECT_DETECTION、IMAGE_SEGMENTATION、SOUND_CLASSIFICATION、TEXT_CLASSIFICATION，即图像分类、物体检测、图像分割、声音分类、文本分类功能，但目前FZ5盒子上实现的只有图像类的分类和检测，因此也只对这两种做了相应开发。

盒子的图形化工具界面如下：

基本思路：

从本地电脑上找到图片，以sftp方式发给FZ5盒子。

在盒子上执行诸如“./easyedge_demo RES tmp.jpg”命令，再根据反馈值，在图片上写文字（或标框），并打印在界面上。

我们知道，如果是图像分类，结果是只有概率和标签，用文字输出。

如果是目标检测，除了概率和结果外，还有XY的比例坐标。根据坐标进行画框，这是人脸检测结果：