get_teachable_result

ZumiAI.get_teachable_result()

스트리밍되는 카메라 영상에서 티처블 머신 모델의 예측 결과를 가져옵니다.

이 함수는 teachable_detector_start() 로 티처블 머신 인식이 활성화된 상태에서, 현재 영상에 학습된 대상이 인식되었다면, 가장 확실하게 인식된 대상의 이름과 그 예측에 대한 신뢰도 점수(confidence score)를 리스트 형태로 반환합니다. 신뢰도 점수는 0.0(0%)부터 1.0(100%) 사이의 값으로, 주미가 대상을 얼마나 정확하게 인식했는지 알려줍니다.

매개변수:

없음

반환:

인식된 대상의 이름과 신뢰도 점수를 담은 리스트.

  • [0] 클래스 이름 (str): 인식된 대상의 이름 (예: “고양이”, “주먹”).

  • [1] 신뢰도 점수 (float): 인식의 정확도를 나타내는 0.0 ~ 1.0 사이의 값.

아무것도 인식되지 않았다면 [“None”, 0.0]`을 반환합니다. 예시: `[“happy_face”, 0.98] (‘happy_face’를 98%의 신뢰도로 인식함)

반환 형식:

list

예제

>>> zumiAI.camera_stream_start()  # 카메라 스트리밍 시작
>>> zumiAI.teachable_detector_init() # 티처블 머신 모델 초기화 (기본 모델 사용)
>>> zumiAI.teachable_detector_start() # 티처블 머신 인식 시작

>>> while True:
>>>     class_name, confidence = zumiAI.get_teachable_result()
>>>     if class_name != "None": # 무언가 인식된 경우
>>>         print(f"인식 결과: {class_name}, 신뢰도: {confidence:.2f}")
>>>         if confidence > 0.9:
>>>             print("아주 정확하게 인식되었네요!")
>>>     else:
>>>         print("인식 대기 중...")
>>>     time.sleep(1) # 1초 대기

>>> zumiAI.teachable_detector_stop() # 티처블 머신 인식 중지

참고

  • 이 함수를 사용하기 전에 camera_stream_start() 로 영상 스트리밍을 시작하고, teachable_detector_init() 로 티처블 머신 모델을 초기화한 후, teachable_detector_start() 를 호출하여 인식을 활성화해야 합니다.

  • 이 기능은 주미 자체의 하드웨어 기능이 아니라, PC 기반 소프트웨어로 처리됩니다.