使用SAP Leonardo上的机器学习服务提取图片的特征向量

要想提取图片的特征向量，首先得知道特征向量是什么。

咱们假设这样一个服务场景，技师上门维修某设备，发现上面某零件损坏了，假设这位技师因为种种缘由，没能根据本身的经验识别出这个零件的型号。此时技师掏出本身的手机，给零件拍摄一张图片，这张图片经过手机上安装的SAP某智能解决方案，传送到SAP Leonardo平台，经过那里的人工智能服务，自动识别出这张图片上面零件的准确型号，返回给技师。

SAP Leonardo上的人工智能服务，在接收到技师上传的图片后，经过某种算法将该图片的特征向量提取出来，而后再经过平台上基于大量数据集训练好的模型，识别出准确型号。所以，图片特征向量的提取，成为了这个智能解决方案的首要步骤。

特征向量的提取，从数学上说，就是经过某种算法，把输入图片的二进制流，转换成一个向量(一维矩阵)。

如下面这张图里的梯形和圆形为例，咱们把图形均匀地分红9个区域，在图形中心观察每一个区域内图形单元的梯度方向，就能够实现降维，把二维图像以一个一维矩阵来表示。

固然实际的图形轮廓识别和降维处理采用的算法比这个例子复杂得多，Jerry也不懂。幸运的是，对SAP partners来讲，不须要了解这里面的数学知识和技术知识，只须要把SAP Leonardo上的人工智能服务当成一个黑盒子，经过Restful API的方式，把要提取特征向量的图片“喂”给人工智能服务，就能获得特征向量输出。

经过这个url进入SAP Leonardo图片特征向量提取服务的测试控制台和帮助文档：

https://api.sap.com/api/img_feature_extraction_api/resource

使用很是简单，直接在测试控制台里从本地选择一张图片，点击执行按钮：

获得了输出的特征向量：

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