# TensorFlow Lite影像辨識-蔡蕎宇
**將 TensorFlow Lite 添加到 Android 應用程序**
參照`https://codelabs.developers.google.com/codelabs/recognize-flowers-with-tensorflow-on-android/#4`

*在訓練 TensorFlow Lite 模型前需下載並安裝AndroidStudio 4.1 或更高版本
參照`https://developer.android.com/studio`

**下載TFLClassify-main專案**
參照`https://codelabs.developers.google.com/codelabs/recognize-flowers-with-tensorflow-on-android/#2`
點擊官網提供連結進行下載(TFLClassify-main)
官網下載連結`https://github.com/hoitab/TFLClassify`
下載ZIP檔(TFLClassify-main)

**使用Android Studio打開項目**
打開Android Studio後，從此彈出視窗中選擇“Open an Existing project”，接著開啟之前下載的TFLClassify-main
*注意:第一次打開會看到一個“Gradle Sync”視窗，詢問是否使用gradle包裝器，點擊“OK”

開啟TFLClassify-main後，在finish資料夾下找到並開啟MainActivity(主程式)

**將在colab上訓練好的學校各大樓影像辨識模型下載至電腦，並匯入Android Studio**

在左側欄位按右鍵點擊finish資料夾，然後依序點擊New> Other>TensorFlow Lite Model

在model location選擇之前下載模型位置FlowerModel.tflite
(模型需命名預設:FlowerModel.tflite)

匯入完成後會跳出以下畫面表示成功

輸出安裝檔(apk)

表示輸出成功，點擊locate

跳出視窗顯示apk檔位置(finish-debug.apk)

將安裝檔(apk)上傳至雲端硬碟，並從手機下載安裝

執行軟體(手機畫面)

### #調整參數

**把手機畫面上方的tensorflow logo移除**
在finish資料夾下找到並開啟activity_main.xml
將39~43行註解
<ImageView
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:contentDescription="@string/tensorflow_lite_logo_description"
android:src="@drawable/tfl2_logo" />


**將手機畫面下方的顯示百分比移除**
在finish資料夾下找到並開啟RecognitionViewModel.kt
第51行，將"%d"改為" "(第52行為原始程式)
51 val probabilityString = String.format(" ", confidence * 100.0f)
52 val probabilityString = System.out.printf("%d", confidence * 100.0f)

**將顯示結果調整顯示1項最符合的結果**(預設為3)
在finish資料夾下找到並開啟MainActivity，將第53行改為private const val MAX_RESULT_DISPLAY = 1(數字擊代表顯示_項最符合的結果)

**使目前的執行緒暫停執行_毫秒(millisecond)，傳入的參數為要暫停的時間長短**
在第34行加入Thread.sleep(5000);讓顯示出的結果停留5秒