通过对摄像头所捕获的画面内容进行处理和分析的图像识别，通常又称为“图像分类”任务。TensorFlow Lite 是深度神经网络图像识别解决方案中的一种，它提供了经过优化计算的若干预训练模型数据和标签文件，下载保存至本地后通过Python 编程调用即可实现画面内容的快速图像识别。

1.准备工作：安装TensorFlow及下载模型和标签文件

以Python 3.8 为例， 在本地安装对应版本的TensorFlow， 通过在WindowsPowerShell 窗口中执行“pipinstall tensorflow==2.3.1 -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple” 命令来实现；然后下载预训练模型（mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite）和中英文标签文件（labels_mobilenet_quant_v1_224.txt、labels_mobilenet_quant_v1_224_cn_baidu.txt），两个txt 标签文件内容是一一对应的，分别保存了包括“背景”在内的1001 种常见的动植物和生活办公类物品，比如金鱼（goldfish）、鸵鸟（ostrich）和酒瓶（wine bottle）等等，每种物品名称均占单独的一行（如图1）。

2.Python代码编程

（1）库模块的导入与标签文件的读取

首先，导入OpenCV、Numpy、tflite和PIL 库模块：“import cv2”“importnumpy as np”“import tflite_runtime.interpreter as tflite”“from PIL importImage，ImageFont，ImageDraw”； 接着， 建立变量file_model 和file_label，赋值为“mobilenet_v1_1.0_224_quant.t f lite”“la be ls_mobile n e t _qua n t _v1_224_cn_baidu.txt”， 分别对应分类模型和中文标签（如果想加载英文标签文件则将变量file_label 赋值为“labels_mobilenet_quant_v1_224.txt”）；再进行标签文件的读取操作：“with open（file_label， 'r'，encoding='utf-8'） as f：labels =[line.strip（） for line in f.readlines（）]”。