摘要：架构识图吟诗架构由以下层和关联实现视图一个响应相对灵敏但不够美观的前端用户界面，只使用了原生。平台本版本部署在阿里云上，采用的流行框架。
写在前面
初衷关于这个作品的设计理念和情怀，请看这里
随着作品的不断迭代和改进，我已经渐渐忘记初衷是什么了。是为了讨某人欢心做的小demo或是为了熟悉使用watson的练手作品，都已不大记得。然而现在，是想利用零碎的时间，做一个完整的项目。来探究AI之神奇并展现诗词之魅力。
构建和运行识图吟诗是一个创意作品，通过使用watson相关的API，对图片进行认知分析，之后在诗词库中选择置信度较高的诗句作为结果返回。用户上传图片，尤其是风景图片，即可以得到较为吻合图片意境的诗词。
在作品开始构建之前，必须拥有一个包含信息的知识库，以便可以从中得到最恰当的答案。在这里，我通过爬虫，在网络上爬取了包含作者及名称在内的一千多首诗词名句，这些内容以excel表的形式存储。
代码在早期的作品中，该应用程序是通过微信作为引导接口，部署在Bluemix上。但因为Bluemix开放的服务器在国外，所以效果不是很好。所以此版本，构建于阿里云服务器之上。
下面简短描述了使用的技术：
Python
作品主要使用的语言，Python对数据处理表现出强大的作用，同时提供丰富的库包方便实现各种需求。
IBM Watson
主要使用了Visual Recognition 这一服务用以对图片内容进行初步的识别分析。
Flask
这是一个基于Python开发的轻量级网络框架，在这里实现RESTful API，以支持用户发送图片并且获得结果。
HTML
采用原生HTML开发界面，用以与用户交互。（这是此版本最需要改进的一个方面）
Nginx
轻量级，高性能的web服务器。
uWSGI
实现了uwsgi和WSGI两种协议的Web服务器。
识图吟诗架构由以下层和关联实现：
视图 *：一个响应相对灵敏但不够美观的前端用户界面，只使用了原生HTML。界面中的词句引自辛弃疾《贺新郎·甚矣吾衰矣》---“我见青山多妩媚，料青山见我应如是”。是为了表现一种思想，如果机器通过了图灵测试，能否真的认为它就具备了人类的情感。右上角以中国传统篆章的形式表现作品题目，为了和作品理念，艺术风格相呼应。此层中的视图组件允许用户通过一个输入点发送提交图片。
控制器 *：一个基于Flask的控制器层，向视图组件公开RESTful业务API。此REST API与后端处理过的数据进行交互。可扩展实现其他业务操作，包括调用其他服务或第三方API。
认知后端 *：Watson分析并处理了图片内容，而我处理了诗词库。类似于理解上下文的分析方式，处理全局图片内容，对这种非结构化的信息进行置信度判断，而后可以认为watson消化并理解了有关诗词的内容。 同时，提供了一个API，能够对收到的消息接受并返回答案。
平台 *：本版本部署在阿里云上，采用centos + Flask + Nginx + uWSGI的流行框架。
这里给出了整体架构的思路图：
打开这里,选择文件后，点击上传图片。
总结及下一步 总结Watson是一个极其强大和复杂的平台，他所拥有的，不仅仅是能看见的诸多服务，还有隐藏在其后的认知计算系统。我把这一版本作为V1.0，因为虽然还有很多地方待提高，但是迈出了关键的一步，即上线，有人使用，稳定，以及有趣。
下一步前端采用框架进行重写，美化处理，支持响应式。
认知后端算法优化，意境更加吻合，支持识别更多景物。
加入更多服务，使得用户体验多样化。
作品体验地址：
http://47.93.229.184/
个人微信号Owcs：
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如果你觉得有趣，在github上点个星吧：https://github.com/changshunw...
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