Java-IBM视觉识别：创建分类器

我已经根据IBM的预配置分类器对图像进行了分类.

现在,我尝试创建然后使用自己的分类器(称为“圣诞老人”)来识别圣诞老人的图像：

    VisualRecognition service = new VisualRecognition(VisualRecognition.VERSION_DATE_2016_05_19);
    service.setApiKey("***************");

    File santa = new File("src/images/Santa.zip");
    File notSanta = new File("src/images/NotSanta.zip");
    CreateClassifierOptions classifierOptions = new CreateClassifierOptions.Builder()
            .classifierName("Santa").addClass("Santa", santa).negativeExamples(notSanta).build();
    VisualClassifier santaClassifier = service.createClassifier(classifierOptions).execute();
    List<String> classifierIds = new ArrayList<String>();
    classifierIds.add(santaClassifier.getId());
    ClassifyImagesOptions classifyOptionsSanta = new ClassifyImagesOptions.Builder()
            .classifierIds(classifierIds)
            .images(new File ("src/images/lilSanta.png")).build();
    VisualClassification resultSanta = service.classify(classifyOptionsSanta).execute();
    System.out.println(resultSanta);

但是然后我得到这个答案：

{
  "images_processed": 0,
  "images": [
    {
      "classifiers": [],
      "image": "lilSanta.png"
    }
  ]
}

为什么答案中没有处理零图像,而没有分类器？
我究竟做错了什么？

编辑

我现在通过使用Curl创建了分类器,并等待它被完全训练.然后我记下了分类器ID,现在我可以轻松地使用Java了.我现在也用了50张图片.谢谢您的帮助！

解决方法:

images_processed为零,因为该服务不会因使用自定义分类器而向您收费.该参数旨在用作计算API调用将花费多少的一种方式.

您的代码看起来不错.我做了一些小的更改并降低了阈值(默认为0.5)：

VisualRecognition service = new VisualRecognition(VisualRecognition.VERSION_DATE_2016_05_19);
service.setApiKey("***************");

CreateClassifierOptions classifierOptions = new CreateClassifierOptions.Builder()
    .classifierName("Santa")
    .addClass("Santa", new File("src/images/Santa.zip"))
    .negativeExamples(new File("src/images/NotSanta.zip"))
    .build();

VisualClassifier santaClassifier = service.createClassifier(classifierOptions).execute();

ClassifyImagesOptions classifyOptionsSanta = new ClassifyImagesOptions.Builder()
    .classifierIds(santaClassifier.getId())
    .images(new File ("src/images/lilSanta.png"))
    .threshold(0.0)
    .build();

VisualClassification resultSanta = service.classify(classifyOptionsSanta).execute();
System.out.println(resultSanta);

确保您要发送50张圣诞老人图片和非圣诞老人图片.
我发现使用Mac创建zip时,会得到一些额外的__MACOX文件.使用unzip检查zip文件

unzip -l <zip-file>

标签：ibm-watson,java
来源： https://codeday.me/bug/20191026/1940395.html