我們就從 Android Studio 的環始境開始說起吧。
啟動 Android Studio 之後， 務必把 SDK Tools 的版本升級到 24 及以上。 然後再把 SDK 升級到 Android 7.0 及以上。 讓 Android Studio 自己完成相關元件的更新， 導入專案， 專案的結構如下：
代碼中的 TensorflowImageClassifier 是用於跟 TensorFlow 做交互的， 還有攝頭的 handler 級及影像處理相關的代碼。 我們再來看看外部的引用庫。
包括了 Android Things 和 TensorFlow 的相關庫， 當然， Android 的 API 的版本是24。 gradle 的依賴和 Manifest 中的 filer 是和之前搭建開發環境的講解一致的。
引用的 TensorFlow 的庫， 是 aar 打包的 Tensorflow-Android-Inference-alpha-debug.aar， 這就意味著我們不需要 NDK 環境就能夠編譯整個項目了。
主要是留意 dependencies 這一項， 包括了 TensorFlow 的庫和 Android Things 的庫：
再申請了攝頭相關的許可權。 補充一下， Android Things 是不支援動態許可權的申請的。
硬體連接
接下來便是硬體如何連接了。
硬體清單如下：
Android Things 相容的開發板， 比如 Raspberry Pi 3
Android Things 相容的攝像頭，
元器件:
1 個按鈕， 見麵包板
2 個電阻， 這塊兒必須要說明一下：由於硬體連接的示意圖是接的 5V 的電壓， 一般來說 GPIO 和 LED 的承壓能力是 3V， 有些 GPIO 是相容 5V 的， 所以中間需要串聯100～200 歐的電阻。
1 個 LED 燈
1 個麵包板
杜邦線若干
可選：揚聲器或者耳機
可選：HDMI輸出
連完了硬體， 我們這時候就要理解操作流程了。
操作流程
按照前面講解的內容， 用 Andorid Studio， 連接 ADB， 配置好開發板的 Wi-Fi， 然後把應用載入到開發板上。
操作流程如下：
重啟設備， 運行程式， 直到 LED 燈開始閃爍；
把鏡頭對準貓啊， 狗啊， 或者一些傢俱；
按下開關， 開始拍攝圖片；
在 Raspberry Pi 3 中， 一般在 1s 之內， 可以完成圖片抓拍， 經 Tensorflow 處理， 然後再通過 TTS 放出聲音。 在運行的過程中 LED 燈是熄滅的；
Logcat 中會列印出最終的結果， 如果是有顯示裝置連接的話，
如果有揚聲器或者是耳機的話， 會把結果語音播報出來。
由於代碼的結構特別簡單， 注意一下幾段關健的操作即可。 想必圖形、攝頭的操作在Android 的程式設計中大家都會了， 所以不做講解了。
主要是看 LED 的初始化操作：
有必要說一下， ImageClassifierActivity 是應用唯一的 Activity 的入口。 在 Manifest 中已經有定義， 它初始化了 LED, Camera, TensorfFlow 等組件。 其中， 我們用到的Button 是 BCM32 這個管腳， 用到的 LED 是 BCM6 管腳， 相關的初始化在這個 Activity 中已經完成。
這部分代碼是捕捉按鍵按下的代碼。 當按下按鍵時， 攝頭開始捕捉資料。
把攝像頭拍攝的資料轉成 Bitmap 資料之後， 我們會調用 TensorFlow 來處理圖像。
這個函式呼叫了 TensorFlow 進行處理， 最後把結果輸出到 logcat 中。 如果代碼中調用了 tts 引擎，
這是最後的一步， 調用 TensorFlow 進行圖像識別：
把 Bitmap 圖像轉成 TensorFlow 能夠識別的資料；
把數據拷到 TensorFlow 中；
識別出圖像， 給出結果。
調用 TensorFlow 的過程還是挺好玩的， 也挺方便。 那麼， 為啥 TensorFlow 一下子就能夠識別出是什麼圖片呢？Tensorflow 的官網給出的解答：
www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition
有一點需要提示，TensorFlow 的圖像識別分類可以用提交到網路服務器識別，也可以在本地用離線資料識別。可以先把 200M 左右的識別資料放在本地，然後進行本地識別。現在大概能分出 1000 個類別的圖像，哪 1000 個類別呢？專案代碼中已經包含了哦。
是不是運用 TensorFlow 來處理物聯網的資料會特別簡單，不光是 TensorFlow, Firebase 也可以用到 Android Things 中來。這功能，強大的沒話說了！
今天提到的這個項目，來源於 Google 在 GitHub 上維護的項目，項目的地址是
github.com/androidthings/sample-tensorflow-imageclassifier
當然，GitHub 上還有很多 Android Things 的代碼可以參考。
是不是迫不急待的自己寫一個應用呢？實際上，這個項目稍加改動便能有新的玩法。例如加上一個紅外感應器，一旦有生物在附近就馬上拍圖片，並且識別。
www.tensorflow.org/tutorials/image_recognition
有一點需要提示，TensorFlow 的圖像識別分類可以用提交到網路服務器識別，也可以在本地用離線資料識別。可以先把 200M 左右的識別資料放在本地，然後進行本地識別。現在大概能分出 1000 個類別的圖像，哪 1000 個類別呢？專案代碼中已經包含了哦。
是不是運用 TensorFlow 來處理物聯網的資料會特別簡單，不光是 TensorFlow, Firebase 也可以用到 Android Things 中來。這功能，強大的沒話說了！
今天提到的這個項目，來源於 Google 在 GitHub 上維護的項目，項目的地址是
github.com/androidthings/sample-tensorflow-imageclassifier
當然，GitHub 上還有很多 Android Things 的代碼可以參考。
是不是迫不急待的自己寫一個應用呢？實際上，這個項目稍加改動便能有新的玩法。例如加上一個紅外感應器，一旦有生物在附近就馬上拍圖片，並且識別。