diff --git "a/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/main.py" "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/main.py"
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--- /dev/null
+++ "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/main.py"	
@@ -0,0 +1,22 @@
+import cv2
+import os
+import boto3
+import json
+
+def check_frame(frame):
+	payload = json.dumps(frame.tolist())
+	response = client.invoke_endpoint(EndpointName=ENDPOINT_NAME, ContentType='application/json',Body=payload)
+	res = json.load(response['Body'])['predictions']
+	return res[0] > res[1]
+
+cap = cv2.VideoCapture('动画师如何用蔬菜水果拍摄一段定格动画，看饿了.flv') #打开摄像头
+while True:
+	ret, frame = cap.read() #读取摄像头画面
+	cv2.imshow('v', frame)
+	cv2.waitKey(30)
+	# if not check_frame(frame): #判断是否有腐烂的水果
+	# 	print('有腐烂的水果')
+#初始化调用endpoint
+ENDPOINT_NAME = 'sagemaker-tensorflow-serving-2020-09-14-21-13-59-342'
+client = boto3.client('runtime.sagemaker', region_name='cn-northwest-1', aws_access_key_id='', aws_secret_access_key='')
+
diff --git "a/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/readme.md" "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/readme.md"
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--- /dev/null
+++ "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/readme.md"	
@@ -0,0 +1,32 @@
+# 果识 - 乌兹到底行不行
+
+## 作品介绍
+
+通过AWS SagerMaker训练图片分类模型并部署。使用opencv调用摄像头获取图片，使用boto3调用endpoint部署的算法。
+
+## 使用的AWS服务和技术
+
+* 将训练数据上传到 AWS S3
+* 使用SageMaker 训练任务 训练图片分类模型
+* 使用SageMaker Endpoint 部署模型
+* 使用开发工具包 boto3 调用模型
+
+## 实现过程
+
+### 数据来源
+[水果图片数据集](https://www.kaggle.com/sriramr/fruits-fresh-and-rotten-for-classification)
+
+共包括3种新鲜水果和3种腐烂水果
+
+### 训练图片分类模型
+![](截图/s3数据.png)
+![](截图/训练超参数.jpg)
+![](截图/数据配置.jpg)
+![](截图/训练指标.jpg)
+![](截图/部署终端节点.jpg)
+
+### 调用摄像头获取图片并分类
+![](截图/摄像头拍摄视频.png)
+
+## 贡献者名单及联系方式
+孙东牛 1254750354@qq.com
diff --git "a/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/s3\346\225\260\346\215\256.png" "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/s3\346\225\260\346\215\256.png"
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Binary files /dev/null and "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/s3\346\225\260\346\215\256.png" differ
diff --git "a/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\346\221\204\345\203\217\345\244\264\346\213\215\346\221\204\350\247\206\351\242\221.png" "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\346\221\204\345\203\217\345\244\264\346\213\215\346\221\204\350\247\206\351\242\221.png"
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index 00000000..45506e24
Binary files /dev/null and "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\346\221\204\345\203\217\345\244\264\346\213\215\346\221\204\350\247\206\351\242\221.png" differ
diff --git "a/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\351\205\215\347\275\256.jpg" "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\351\205\215\347\275\256.jpg"
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Binary files /dev/null and "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\346\225\260\346\215\256\351\205\215\347\275\256.jpg" differ
diff --git "a/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\350\256\255\347\273\203\346\214\207\346\240\207.jpg" "b/4 \351\244\220\345\216\205\345\217\212\345\220\216\345\216\250\345\215\253\347\224\237\345\256\211\345\205\250\347\232\204\350\207\252\345\212\250\347\233\221\346\265\213/\346\236\234\350\257\206 - \344\271\214\345\205\271\345\210\260\345\272\225\350\241\214\344\270\215\350\241\214/\346\210\252\345\233\276/\350\256\255\347\273\203\346\214\207\346\240\207.jpg"
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@@ -0,0 +1,20 @@
+import os
+from sklearn import preprocessing
+le = preprocessing.LabelEncoder()
+labels = ['freshapples', 'rottenapples']
+le.fit(labels)
+idx = 0
+
+def lst(channel):
+	global idx
+	dirs = os.listdir(channel)
+	with open(channel + '.lst' , 'w', encoding='utf-8') as fp:
+		for label in dirs:
+			class_num = str(le.transform([label])[0])
+			files = os.listdir(os.path.join(channel, label))
+			for file in files:
+				fp.write(str(idx) + '\t' + class_num + '\t' + label + '/' + file + '\n')
+				idx += 1
+
+lst('train')
+lst('validation')
\ No newline at end of file