在人工智能與移動應用深度融合的當下，類目標簽AI功能成為眾多行業提升效率和用戶體驗的關鍵技術。本文聚焦于HarmonyOS NEXT API 12及以上版本，以圖像分類在智能家居安防領域的應用為例，為開發者詳細闡述如何利用Python開發類目標簽AI功能，助力鴻蒙技術在該領域的創新應用。

一、開發背景與原理

在智能家居安防場景中，攝像頭捕捉到的圖像需要快速準確地分類，比如區分人物、動物、車輛等，以便系統做出相應的預警和處理。實現這一功能的核心是卷積神經網絡（CNN）。CNN通過卷積層提取圖像的特征，池化層進行降維，最后全連接層輸出分類結果。在鴻蒙系統中，我們借助其豐富的API和強大的系統性能，將訓練好的CNN模型集成到應用中，實現實時圖像分類。

二、開發環境搭建

1. 安裝DevEco Studio：從華為官方網站下載并安裝最新版本的DevEco Studio，這是鴻蒙應用開發的官方集成開發環境，提供了豐富的工具和模板，方便開發者快速搭建項目。
2. 配置Python環境：確保Python環境已安裝且版本在3.7及以上。安裝必要的依賴庫，在終端中使用pip命令：

pip install requests tensorflow opencv-python-headless

requests 用于網絡請求， tensorflow 用于構建和訓練AI模型， opencv-python-headless 用于圖像讀取和預處理。

三、數據準備與預處理

1. 數據收集：收集智能家居安防場景下的圖像數據，包括人物、動物、車輛等不同類別的圖像。可以從公開數據集、自行拍攝或模擬場景中獲取，確保每個類別有足夠數量的圖像，以保證模型的泛化能力。
2. 數據標注：使用標注工具（如LabelImg）對圖像進行標注，為每個圖像標記對應的類別標簽。標注完成后，將數據整理成適合模型訓練的格式，例如將圖像路徑和類別標簽存儲在CSV文件中。
3. 數據預處理：在Python中，使用 opencv-python-headless 庫進行圖像預處理。以下是示例代碼：

import cv2
import pandas as pd# 讀取CSV文件
data = pd.read_csv('安防圖像數據.csv')
image_paths = data['image_path'].tolist()
labels = data['category_label'].tolist()# 圖像預處理函數
def preprocess_image(image_path):image = cv2.imread(image_path)image = cv2.resize(image, (224, 224))image = image / 255.0return imagepreprocessed_images = []
for path in image_paths:preprocessed_images.append(preprocess_image(path))

四、模型構建與訓練

1. 構建模型?