摘要：架構(gòu)識圖吟詩架構(gòu)由以下層和關聯(lián)實現(xiàn)視圖一個響應相對靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生。平臺本版本部署在阿里云上，采用的流行框架。

寫在前面

關于這個作品的設計理念和情懷，請看這里

隨著作品的不斷迭代和改進，我已經(jīng)漸漸忘記初衷是什么了。是為了討某人歡心做的小demo或是為了熟悉使用watson的練手作品，都已不大記得。然而現(xiàn)在，是想利用零碎的時間，做一個完整的項目。來探究AI之神奇并展現(xiàn)詩詞之魅力。

識圖吟詩是一個創(chuàng)意作品，通過使用watson相關的API，對圖片進行認知分析，之后在詩詞庫中選擇置信度較高的詩句作為結(jié)果返回。用戶上傳圖片，尤其是風景圖片，即可以得到較為吻合圖片意境的詩詞。

在作品開始構(gòu)建之前，必須擁有一個包含信息的知識庫，以便可以從中得到最恰當?shù)拇鸢浮Ｔ谶@里，我通過爬蟲，在網(wǎng)絡上爬取了包含作者及名稱在內(nèi)的一千多首詩詞名句，這些內(nèi)容以excel表的形式存儲。

在早期的作品中，該應用程序是通過微信作為引導接口，部署在Bluemix上。但因為Bluemix開放的服務器在國外，所以效果不是很好。所以此版本，構(gòu)建于阿里云服務器之上。

下面簡短描述了使用的技術：

Python
作品主要使用的語言，Python對數(shù)據(jù)處理表現(xiàn)出強大的作用，同時提供豐富的庫包方便實現(xiàn)各種需求。

IBM Watson
主要使用了Visual Recognition 這一服務用以對圖片內(nèi)容進行初步的識別分析。

Flask
這是一個基于Python開發(fā)的輕量級網(wǎng)絡框架，在這里實現(xiàn)RESTful API，以支持用戶發(fā)送圖片并且獲得結(jié)果。

HTML
采用原生HTML開發(fā)界面，用以與用戶交互。（這是此版本最需要改進的一個方面）

Nginx
輕量級，高性能的web服務器。

uWSGI
實現(xiàn)了uwsgi和WSGI兩種協(xié)議的Web服務器。

識圖吟詩架構(gòu)由以下層和關聯(lián)實現(xiàn)：

視圖 *：一個響應相對靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生HTML。界面中的詞句引自辛棄疾《賀新郎·甚矣吾衰矣》---“我見青山多嫵媚，料青山見我應如是”。是為了表現(xiàn)一種思想，如果機器通過了圖靈測試，能否真的認為它就具備了人類的情感。右上角以中國傳統(tǒng)篆章的形式表現(xiàn)作品題目，為了和作品理念，藝術風格相呼應。此層中的視圖組件允許用戶通過一個輸入點發(fā)送提交圖片。

控制器 *：一個基于Flask的控制器層，向視圖組件公開RESTful業(yè)務API。此REST API與后端處理過的數(shù)據(jù)進行交互?？蓴U展實現(xiàn)其他業(yè)務操作，包括調(diào)用其他服務或第三方API。

認知后端 *：Watson分析并處理了圖片內(nèi)容，而我處理了詩詞庫。類似于理解上下文的分析方式，處理全局圖片內(nèi)容，對這種非結(jié)構(gòu)化的信息進行置信度判斷，而后可以認為watson消化并理解了有關詩詞的內(nèi)容。 同時，提供了一個API，能夠?qū)κ盏降南⒔邮懿⒎祷卮鸢浮?/p>

平臺 *：本版本部署在阿里云上，采用centos + Flask + Nginx + uWSGI的流行框架。

這里給出了整體架構(gòu)的思路圖：

打開這里,選擇文件后，點擊上傳圖片。

Watson是一個極其強大和復雜的平臺，他所擁有的，不僅僅是能看見的諸多服務，還有隱藏在其后的認知計算系統(tǒng)。我把這一版本作為V1.0，因為雖然還有很多地方待提高，但是邁出了關鍵的一步，即上線，有人使用，穩(wěn)定，以及有趣。

前端采用框架進行重寫，美化處理，支持響應式。

認知后端算法優(yōu)化，意境更加吻合，支持識別更多景物。

加入更多服務，使得用戶體驗多樣化。

作品體驗地址：
http://47.93.229.184/

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