使用SAP Leonardo上的機器學習服務提取圖片的特徵向量

要想提取圖片的特徵向量，首先得知道特徵向量是什麼。

我們假設這樣一個服務場景，技師上門維修某裝置，發現上面某零件損壞了，假設這位技師由於種種原因，沒能根據自己的經驗識別出這個零件的型號。此時技師掏出自己的手機，給零件拍攝一張圖片，這張圖片通過手機上安裝的SAP某智慧解決方案，傳送到SAP Leonardo平臺，通過那裡的人工智慧服務，自動識別出這張圖片上面零件的準確型號，返回給技師。

SAP Leonardo上的人工智慧服務，在接收到技師上傳的圖片後，通過某種演算法將該圖片的特徵向量提取出來，然後再通過平臺上基於大量資料集訓練好的模型，識別出準確型號。因此，圖片特徵向量的提取，成為了這個智慧解決方案的首要步驟。

特徵向量的提取，從數學上說，就是通過某種演算法，把輸入圖片的二進位制流，轉換成一個向量(一維矩陣)。

以下面這張圖裡的梯形和圓形為例，我們把圖形均勻地分成9個區域，在圖形中心觀察每個區域內圖形單元的梯度方向，就可以實現降維，把二維影像以一個一維矩陣來表示。

當然實際的圖形輪廓識別和降維處理採用的演算法比這個例子複雜得多，Jerry也不懂。幸運的是，對SAP partners來說，不需要了解這裡面的數學知識和技術知識，只需要把SAP Leonardo上的人工智慧服務當成一個黑盒子，通過Restful API的方式，把要提取特徵向量的圖片“喂”給人工智慧服務，就能得到特徵向量輸出。

通過這個url進入SAP Leonardo圖片特徵向量提取服務的測試控制檯和幫助文件：

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

使用非常簡單，直接在測試控制檯裡從本地選擇一張圖片，點選執行按鈕：

得到了輸出的特徵向量：

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