基于SimpleCV的机器学习

项目名称：基于SimpleCV的机器学习

试用计划：      本次电子发烧友提供的试用开发板Firefly-RK3399采用了六核64位“服务器级”处理器Rockchip RK3399，拥有2GB/4GB DDR3和16G/32GB eMMC, 并新增DP 1.2、PCIe M.2、Type-C、USB3.0 等数据传输和显示接口，配置和性能都得到极大的提升，是开发视觉识别项目的一个不错的开发平台。由于图像处理对处理器性能尤其是主频的极高要求，以往跑图像识别算法往往都在X86架构的PC机上运行，现在提供的这块基于ARM架构处理器的开发板，使用了双“服务器级”核Cortex-A72 + 四核Cortex-A53的大小核架构，主频2.0GHz，对运行图像处理算法具有很好的效果，同时拥有双MIPI-CSI接口和双ISP ( Image Signal Processor ,像素处理能力高达800MPix/s )，可以实现双路摄像头数据同时输入，支持全景拍摄、手势检测、深度检测、3D等高阶处理，但它体积有没有PC机那么大的体积，所以是开发图像处理极佳的平台。
      本次试用的项目是基于SimpleCV的机器学习，使用Scikit-Learn机器学习来执行图像的处理与识别，简单的描述即为：我们有n个 样本的数据集，想要预测未知数据的属性。具体过程是先加载样例数据集，然后进行学习和预测，例如给定一个图案，预测其表示的数字是什么，我们的样本有10个可能的分类（数字0到9)，我们将匹配一个 预测器来预测未知样本所属的分类。然后我们还可以扩展这个项目，通过进行不同的训练与学习，将它应用到更广的领域。