Простой классификатор изображений на Python с помощью библиотеки TensorFlow пошаговое руководство


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Заметки, идеи и скрипты

Как сделать мир лучше с помощью компьютера

Простой пример нейронной сети на keras и tensorflow с тремя слоями

В данном посте будет показано, как инициализировать нейроннуй сеть на python, задать слои, обучить и получить предсказанные результаты. Пример сделан на python3, а в прослойке между tensorflow установлена библиотека Keras. Чтобы было понятнее — все входные параметры будут подписаны.
И так, нейронные сети очень мощный и не тривиальный инструмент в руках дата-инженера. Однако большинство продвижений в области машинного обучения в последние годы связано именно с нейронными сетями.
Установка:
keras и tensorflow ставится через pip: pip3 install keras и pip3 install —upgrade tensorflow
Отмечу, что здесь мы установили tensorflow для CPU, использование GPU даёт существенный прирост скорости, но и поставить посложнее.

Общий путь
1) Создание модели
2) Компилирование модели
3) Загрузка/подготовка данных
4) Обучение нейронной сети
5) Предсказание

Импорт библиотек:
import numpy as np
# Для создания простых моделей используют Sequential,
# При использовании Sequential достаточно добавить несколько своих слоев.
# Для более сложных моделей уже надо будет использовать Functional API
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense # Dense — один из типов слоёв в Keras для создания слоя нейронов

Использовать будем бинарную классификацию, т.е. по набору фич надо определить принадлежит ли объект классу или нет.
Данные можете взять свои или например из этого файла data.txt. В нём есть 8 фич, а последний столбец показывает принадлежность классу

Создание высокоточной нейронной сети — непростое задание. Порой хорошо работающие сетки получают случайно, и сложно объснить почему именно они хорошо работают. Поэтому дальше можете поиграть с разными параметрами. Заглядывая наперед — один из способов подбора гиперпараметров нейронной сети — использование библиотеки hyperopt, которая пытается сделать предсказать результирующую функцию, вместо перебора всех параметров, т.к. перебор параметров может быть уж сильно долгим.
Таким образом на выходе мы получаем обученную нейронную сеть на keras . Для использования этой сети в будущем, проще всего использовать model.save(filepath) . Обращу внимание, что picke не рекомендуется. А для загрузки сохраненной ранее модели: keras.models.load_model(filepath).

Простой пример нейронной сети на keras и tensorflow с тремя слоями : 2 комментария

Пробую запустить ваш скрипт-пример, получаю сообщение об ошибке:

ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (12,) but got array with shape (1,)

Простой классификатор изображений (TensorFlow) — Python

Все бы хорошо но скрипт на питоне обрабатывает только одно изображение .

Задача в том чтобы обработать сразу все файлы(изображения) в папке — а не по одному как в примере в статье.

Смею предположить что затык в конечном коде на питоне, но не как не могу сообразить как заставить эту штуку обработать сразу все файлы в папке и записать отчет о проверке в файл.

Или возможно как то через терминальную команду

Заранее спасибо за помощь !

Все мы умеем гуглить, поэтому любителей-скорострелов быстро кинуть ссылку на целое собрание сочинений по программированию и сделать вид, что отметился прошу не тратить свое время.

но не как не могу сообразить как заставить эту штуку обработать сразу все файлы в папке и записать отчет о проверке в файл.

Это называется «цикл» и есть в любом учебнике по любому языку программирования

Или возможно как то через терминальную команду

В bash они тоже есть

Я понимаю, что это должен быть цикл. Но я не могу его описать в приведенном коде т к не очень знаком с Python.

Классификация кошек и собак в нейронке

Обучил нейронку, кошек и собак на фото правильно классифицирует, но что-либо где их нет не верно относит к одной категории и при этом выдает вероятность соостветствия 90%+

Как заставить фотки без собак и кошек не учитывать?

1 ответ 1

По-моему проще всего будет добавить третью категорию unknown — сложить туда картинки не содержащие ни кошек ни собак и обучить ИНС на наборе данных содержащих три категории.

Кроме того если вы используете loss=’categorical_crossentropy’ , то в качестве функции активации на последнем слое следует использовать activation=’softmax’ , т.к. sigmoid используется для задач бинарной классификации.

Машинное зрение на Python. Учим нейросеть отличать медведей от слонов

Содержание статьи

В предыдущей статье я показывал примеры простейших нейросетей и демонстрировал, как научить нейронку распознавать цифры. А из статьи «Исходный кот. Как заставить нейронную сеть ошибиться» ты узнаешь, как обмануть машинное зрение.

Бинарная классификация

Научим нашу нейросеть распознавать, кошка или собака изображены на фото. Это классический пример, и к нему в Keras Datasets уже есть необходимый для обучения набор картинок. Иначе нам пришлось бы вручную создать и классифицировать несколько тысяч фотографий.

Подключим необходимые библиотеки.

Создадим модель нейросети.

У нашей нейронки только один выход, поскольку результатом ее работы будет бинарная величина: единица — собака, ноль — кошка.

Теперь нейросеть следует обучить. В исходном датасете — 25 тысяч изображений. Мы разделим его на две части для обучения и верификации, а каждое изображение обработаем. Размер изображения должен быть 128 × 128 пикселей, а цвет в диапазоне от нуля до единицы.

Теперь мы запускаем обучение модели и сохраняем результаты в файл:

На моем компьютере с видеокартой GeForce 1060 обучение сети заняло примерно восемь минут.

Теперь мы можем использовать обученную сеть. Напишем функцию распознавания изображения.

Попробуем распознать эти изображения
Результат

Этот способ можно использовать и для распознавания других изображений, сложность только в поиске данных для обучения сети.

Продолжение доступно только участникам

Вариант 1. Присоединись к сообществу «Xakep.ru», чтобы читать все материалы на сайте

Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score! Подробнее

Как написать Telegram-бот для распознавания изображений на Python

Эта статья посвящена написанию бота для Telegram, который распознает изображения, используя нейронные сети. Статья состоит из трех основных разделов: введение, выбор технологий и пошаговая инструкция.

Этот текст является четвертой частью моей серии Weekend Hack — кратких разборов новых идей и концепций в разработке. Эта серия ориентирована на обучение на практике, так что каждая статья сопровождается подробными инструкциями.

Введение

Автоматическое распознавание изображений (например, распознавание объектов и классификация изображений) может стать невероятно ценным инструментом для бизнеса. Если вы владеете форумом, приложением для знакомств или любой другой платформой, на которую пользователи загружают контент, автоматизация распознавания изображений может иметь решающее значение. Используя автоматизированные решения, вы убиваете двух зайцев одним выстрелом:

Во-первых, автоматизация представляет большую ценность для конечных пользователей, позволяя им выполнять поиск изображений по темам, таким образом избегая утомительной задачи классифицировать изображения вручную. Практическим примером этого является функция поиска Unsplash, которая ищет изображения по заданному ключевому слову.

Во-вторых, системы распознавания изображений представляют ценность и для самих владельцев системы, позволяя, например, отфильтровывать контент, на котором присутствуют обнаженные тела. Одним словом, автоматизация позволяет повысить качество предоставляемых услуг. Звучит отлично, не так ли?

Варианты приложения подобных технологий бесконечны, а преимущества такого подхода очевидны. Но остается главный вопрос: какое решение выбрать для задачи распознавания? Существует множество как готовых решений, так и различного проприетарного и open-source программного обеспечения, на базе которого можно создать свое собственное решение. В следующем разделе мы рассмотрим некоторые варианты.

Выбор технологий

Как было сказано выше, существует множество провайдеров, которые предоставляют услуги по распознаванию изображений и видео с помощью API: Google Vision, Amazon Rekognition, Clarifai… Но возникает вопрос: будут ли мои данные защищены? Вот комментарий Google касательно использования данных:

Мастер Йода рекомендует:  Материалы для изучения C++, новости, программы

“Когда вы отправляете изображение в Cloud Vision API, мы должны хранить это изображение в течение короткого периода времени, чтобы выполнить анализ и вернуть вам результаты. Сохраненное изображение обычно удаляется через несколько часов. Google также временно регистрирует некоторые метаданные о ваших запросах через API Vision (например, время получения запроса и размер запроса), чтобы улучшить наш сервис и бороться со злоупотреблением.”

«Обычно удаляется»… Но что значит “обычно”?

Если для вас важны вопросы прав на владение данными и конфиденциальности, существует возможность создать собственный инструмент для распознавания изображений на базе существующих технологий. Стоит отдельно упомянуть ряд open-source решений, таких как TensorFlow, Darknet, MLpack и Keras, которые позволят вам лучше контролировать что именно происходит с вашими изображениями.

В этом уроке мы сосредоточимся на создании нашего собственного классификатора изображений, используя Darknet. Затем мы напишем на Python бот для Telegram и разместим его на Glitch для взаимодействия с классификатором.

В итоге процесс будет выглядеть следующим образом: пользователь выбирает изображение и отправляет его боту в Telegram. Бот классифицирует и распознает объекты на изображении, а потом отправляет пользователю результат. Звучит просто, правда?

Многоклассовая классификация нейросетью

В этом посте я приведу простой пример мультиклассовой классификации данных с помощью нейронной сети. В качестве сети мы будем использовать многослойный перцептрон, а данными послужит набор о цветках ириса.

В 1936 году известный английский статистик, биолог и генетик Рональд Фишер продемонстрировал свой метод дискриминантного анализа на примере собранных данных о видах ириса, о длине и ширине лепестков и чашелистиков. Этот набор данных уже стал классическим и часто используется для демонстрации работы методов классификации.

Итак, приступим. Для начала инициализируем генератор случайных чисел. Это хорошая практика, позволяющая получить подобные результаты при повторении экспериментов в дальнейшем.

Теперь нужно загрузить датасет. Этот сет можно найти по адресу https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data . Для работы с датасетом мы будем использовать pandas.

После загрузки датасета, мы делим его на две части – на целевую переменную Y и на данные, от которых она зависит X.
Мы будем определять класс растения по четырем параметрам: длине и ширине лепестка и длине и ширине чашелистика. Результирующих классов в нашем датасете три.

Визуализируем данные, для лучшего понимания:

Целевая переменная – класс, который представлен в датасете текстом. Чтобы нейросеть работала, нам нужно закодировать эти классы в целочисленные категории.

Iris-setosa кодируется как класс 0, Iris-versicolor – класс 1 и Iris-virginica как класс 2. Далее применим one-hot кодирование к полученным категориями. Iris-setosa станет [1, 0, 0], Iris-versicolor – [0, 1, 0] и т.д. Этот метод часто применяется в задачах классификации.

Нам нужно отделить часть данных для тестового подмножества для оценки качества работы нашей сети. Это удобно сделать, вызвав метод train_test_split. В качестве параметров укажем размер тестового сета – 25% и передадим наш инициализатор случайных значений.

Теперь опишем нашу нейросеть. Мы используем классы из библиотека Keras. Создадим нейросеть следующей архитектуры: 4 входа под каждый признак, 4 нейрона в скрытом слое, и три выхода — по количеству классов. Вопрос архитектуры сетей до сих пор не является решенным, выбор конфигурации, как правило, основывается на опыте и оптимизируется с помощью экспериментов.

Мы готовы запустить расчет. Выполним метод fit у нашей модели. Установим количество эпох обучения равное 200 и количество примеров для одновременного обучения равное 7. Параметр verbose отвечает за вывод процесса обучения в терминал.

Оценим качество нашей модели на тестовом подмножестве. Будем использовать метрику площади под ROC-кривой. Эта метрика чаще всего применяется в задачах мультиклассовой классификации.

Запустив обучение и получив результат, можно обратить внимание на то, что на последней эпохе точность была равна acc: 0.9732, а на тестовом подмножестве она опустилась до 0.8339. Это объясняется переобучением нейросети. Сеть просто запомнила значения признаков и выдала соответственный результат на обучающем подмножестве. А так как про тестовый сет нейросеть ничего не знает, то точность на нем гораздо ниже.

Для борьбы с переобучением существует множество методик, и это темы для отдельных статей. А сейчас, чтобы немного улучшить точность можно добавить один Dropout слой между полносвязными слоями Dense. Этот слой будет вносить случайные искажения в расчет и, таким образом, будет мешать переобучению сети.

Обучи свою первую нейросеть: простая классификация

Смотрите на TensorFlow.org Запустите в Google Colab Изучайте код на GitHub Скачайте ноутбук

Note: Вся информация в этом разделе переведена с помощью русскоговорящего Tensorflow сообщества на общественных началах. Поскольку этот перевод не является официальным, мы не гарантируем что он на 100% аккуратен и соответствует официальной документации на английском языке. Если у вас есть предложение как исправить этот перевод, мы будем очень рады увидеть pull request в tensorflow/docs репозиторий GitHub. Если вы хотите помочь сделать документацию по Tensorflow лучше (сделать сам перевод или проверить перевод подготовленный кем-то другим), напишите нам на docs-ru@tensorflow.org list.

Это руководство поможет тебе обучить нейросеть, которая классифицирует изображения одежды, например, кроссовки и рубашки. Это нормально, если не все будет понятно сразу: это быстрый, ознакомительный обзор полной программы TensorFlow, где новые детали объясняются по мере их появления.

Руководство использует tf.keras, высокоуровневый API для построения и обучения моделей в TensorFlow.

Загружаем датасет Fashion MNIST

Это руководство использует датасет Fashion MNIST который содержит 70,000 монохромных изображений в 10 категориях. На каждом изображении содержится по одному предмету одежды в низком разрешении (28 на 28 пикселей):

Figure 1. Образцы Fashion-MNIST (Zalando, лицензия MIT).

Fashion MNIST предназначен для замены классического датасета MNIST который часто используют как «Hello, World» программ машинного обучения для компьютерного зрения. Датасет MNIST содержит изображения рукописных цифр (0, 1, 2, и т.д.) в формате идентичном формату изображений одежды которыми мы будем пользоваться здесь.

Это руководство для разнообразия использует Fashion MNIST, и еще потому, что это проблема немного сложнее чем обычный MNIST. Оба датасета относительно малы, и используются для проверки корректности работы алгоритма. Это хорошие отправные точки для тестирования и отладки кода.

Мы используем 60,000 изображений для обучения нейросети и 10,000 изображений чтобы проверить, насколько правильно сеть обучилась их классифицировать. Вы можете получить доступ к Fashion MNIST прямо из TensorFlow. Импортируйте и загрузите данные Fashion MNIST прямо из TensorFlow:

Загрузка датасета возвращает четыре массива NumPy:

  • Массивы train_images и train_labels являются тренировочным сетом — данными, на которых модель будет обучаться.
  • Модель тестируется на проверочном сете, а именно массивах test_images и test_labels .

Изображения являются 28х28 массивами NumPy, где значение пикселей варьируется от 0 до 255. Метки (labels) — это массив целых чисел от 0 до 9. Они соответствуют классам одежды изображенной на картинках:

Label Class
T-shirt/top
1 Trouser
2 Pullover
3 Dress
4 Coat
5 Sandal
6 Shirt
7 Sneaker
8 Bag
9 Ankle boot

Каждому изображению соответствует единственная метка. Так как названия классов не включены в датасет, сохраним их тут для дальнейшего использования при построении изображений:

Изучите данные

Давайте посмотрим на формат данных перед обучением модели. Воспользовавшись shape мы видим, что в тренировочном датасете 60,000 изображений, каждое размером 28 x 28 пикселей:

Соответственно, в тренировочном сете 60,000 меток:

Каждая метка это целое число от 0 до 9:

Проверочный сет содержит 10,000 изображений, каждое — также 28 на 28 пикселей:

И в проверочном сете — ровно 10,000 меток:

Предобработайте данные

Данные должны быть предобработаны перед обучением нейросети. Если вы посмотрите на первое изображение в тренировочном сете вы увидите, что значения пикселей находятся в диапазоне от 0 до 255:

Мы масштабируем эти значения к диапазону от 0 до 1 перед тем как скормить их нейросети. Для этого мы поделим значения на 255. Важно, чтобы тренировочный сет и проверочный сет были предобработаны одинаково:

Чтобы убедиться, что данные в правильном формате и мы готовы построить и обучить нейросеть, выведем на экран первые 25 изображений из тренировочного сета и отобразим под ними наименования их классов.

Постройте модель

Построение модели нейронной сети требует правильной конфигурации каждого слоя, и последующей компиляции модели.

Настройте слои

Базовым строительным блоком нейронной сети является слой. Слои извлекают образы из данных, которые в них подаются. Надеемся, что эти образы имеют смысл для решаемой задачи.

Большая часть глубокого обучения состоит из соединения в последовательность простых слоев. Большинство слоев, таких как tf.keras.layers.Dense, имеют параметры, которые настраиваются во время обучения.

Первый слой этой сети — tf.keras.layers.Flatten , преобразует формат изображения из двумерного массива (28 на 28 пикселей) в одномерный (размерностью 28 * 28 = 784 пикселя). Слой извлекает строки пикселей из изображения и выстраивает их в один ряд. Этот слой не имеет параметров для обучения; он только переформатирует данные.

После разложения пикселей, нейросеть содержит два слоя tf.keras.layers.Dense . Это полносвязные нейронные слои. Первый Dense слой состоит из 128 узлов (или нейронов). Второй (и последний) 10-узловой softmax слой возвращает массив из 10 вероятностных оценок дающих в сумме 1. Каждый узел содержит оценку указывающую вероятность принадлежности изображения к одному из 10 классов.

Мастер Йода рекомендует:  Представлен RivetAI искусственный интеллект в помощь режиссёру

Скомпилируйте модель

Прежде чем модель будет готова для обучения, нам нужно указать еще несколько параметров. Они добавляются на шаге compile модели:

  • Функция потерь (Loss function) — измеряет точность модели во время обучения. Мы хотим минимизировать эту функцию чтоб «направить» модель в верном направлении.
  • Оптимизатор (Optimizer) — показывает каким образом обновляется модель на основе входных данных и функции потерь.
  • Метрики (Metrics) — используются для мониторинга тренировки и тестирования модели. Наш пример использует метрику accuracy равную доле правильно классифицированных изображений.

Обучите модель

Обучение модели нейронной сети требует выполнения следующих шагов::

  1. Подайте тренировочный данные в модель. В этом примере тренировочные данные это массивы train_images и train_labels .
  2. Модель учится ассоциировать изображения с правильными классами.
  3. Мы просим модель сделать прогнозы для проверочных данных, в этом примере массив test_images. Мы проверяем, соответствуют ли предсказанные классы меткам из массива test_labels.

Для начала обучения, вызовите метод model.fit , который называется так, поскольку «тренирует (fits)» модель на тренировочных данных:

В процессе обучения модели отображаются метрики потери (loss) и точности (accuracy). Эта модель достигает на тренировочных данных точности равной приблизительно 0.88 (88%).

Оцените точность

Далее, сравните какую точность модель покажет на проверчном датасете:

Полученная на проверочном сете точность оказалась немного ниже, чем на тренировочном. Этот разрыв между точностью на тренировке и тесте является примером переобучения (overfitting) . Переобучение возникает, когда модель машинного обучения показывает на новых данных худший результат, чем на тех, на которых она обучалась.

Сделайте предсказания

Теперь, когда модель обучена, мы можем использовать ее чтобы сделать предсказания по поводу нескольких изображений:

Здесь полученная модель предсказала класс одежды для каждого изображения в проверочном датасете. Давайте посмотрим на первое предсказание:

Прогноз представляет из себя массив из 10 чисел. Они описывают «уверенность» (confidence) модели в том, насколько изображение соответствует каждому из 10 разных видов одежды. Мы можем посмотреть какой метке соответствует максимальное значение:

Модель полагает, что на первой картинке изображен ботинок (ankle boot), или class_names[9]. Проверка показывает, что классификация верна:

Мы можем построить график, чтобы взглянуть на полный набор из 10 предсказаний классов.

Давайте посмотрим на нулевое изображение, предсказание и массив предсказаний.

Давайте посмотрим несколько изображений с их прогнозами. Цвет верных предсказаний синий, а неверных — красный. Число это процент уверенности (от 100) для предсказанной метки. Отметим, что модель может ошибаться даже если она очень уверена.

Наконец, используем обученную модель для предсказания класса на одном изображении.

Модели tf.keras оптимизированы для предсказаний на пакетах (batch) данных, или на множестве примеров сразу. Таким образом, даже если мы используем всего 1 картинку, нам все равно необходимо добавить ее в список:


Сейчас предскажем правильную метку для изображения:

Метод model.predict возвращает нам список списков, по одному для каждой картинки в пакете данных. Получите прогнозы для нашего (единственного) изображения в пакете:

И, как и ранее, модель предсказывает класс 9.

Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.

Как начать работу с Keras, Deep Learning и Python

Специально для тех, кто только начинает осваивать Deep Learning и нейронные сети, мы подготовили перевод очень полезной статьи. Из неё вы узнаете, как использовать библиотеку Keras для обучения своей первой нейронной сети с собственным набором изображений, а также сможете создать свёрточную нейронную сеть (CNN).

Большинство учебных пособий по Keras основаны на работе со стандартными датасетами, такими как MNIST (распознавание рукописного ввода цифр) или CIFAR-10 (распознавание базовых объектов). Они помогут вам начать использовать Keras, но не смогут научить работать с собственными наборами изображений — вы просто будете вызывать вспомогательные функции для загрузки предварительно скомпилированных датасетов.

Поэтому вместо того, чтобы вновь обращаться к предкомпилированным датасетам, мы рассмотрим, как обучить вашу первую нейронную сеть и CNN на оригинальном наборе изображений, как этого и требуют реальные задачи.

Введение

Статья предполагает пошаговое выполнение фрагментов кода, для чего понадобится компилятор Python или среда Jupyter Notebook.

Здесь мы не будем подробно рассматривать теорию Deep Learning. Этой теме посвящено большое количество литературы, например, книга Deep Learning for Computer Vision with Python.

Также рекомендуем ознакомиться со статьёй Многозначная классификация с помощью Keras, из которой вы узнаете, как делать прогнозы сразу по нескольким меткам.

Наш набор данных

В этом разделе мы определимся с методикой подготовки данных и обсудим структуру проекта.

Для начала отметим, что MNIST и CIFAR-10 представляют собой не самые интересные примеры. Вы не научитесь работать со своими данными, а будете пользоваться встроенными утилитами Keras, которые волшебным образом превращают датасеты MNIST и CIFAR-10 в массивы NumPy. Даже обучающую и тестовую выборку уже сделали за вас!

А если вы захотите использовать собственные изображения, то, скорее всего, не зная, с чего начать, будете задавать себе следующие вопросы:

— откуда эти вспомогательные функции загружают данные?

— в каком формате должны быть изображения на диске?

— как загрузить мой датасет в память?

— какую предварительную обработку необходимо выполнить?

Без паники. Сейчас мы во всём разберёмся.

Для начала, возьмём готовый датасет с животными, состоящий из фотографий собак, кошек и панд.

Цель — правильно классифицировать изображение как содержащее кота, собаку или панду.

Набор содержит 3000 изображений и послужит первоначальным материалом, с помощью которого мы сможем быстро обучить DL модель, используя CPU или GPU, и при этом получить разумную точность.

В процессе работы с этим датасетом вы сможете понять, как выполнить следующие действия:

— упорядочить свой набор изображений на диске;

— загрузить изображения и метки класса с диска;

— разделить данные на обучающую и тестовую выборки;

— обучить вашу первую нейросеть Keras;

— оценить вашу модель на тестовой выборке;

— использовать свою обученную модель в дальнейшем на совершенно новых данных.

Если вы хотите создать набор данных из доступных в Интернете изображений, то сделать это можно простым способом с помощью поиска картинок Bing или чуть более сложным способом с помощью поисковика Google.

Структура проекта

Распаковав zip-архив к статье, вы получите следующую структуру файлов и папок:

Как упоминалось ранее, мы работаем с датасетом Animals. Обратите внимание, как он расположен в дереве проекта. Внутри animals/ находятся каталоги трёх классов: cats/ , dogs/ , panda/ . В каждом из них содержится 1000 изображений, относящихся к соответствующему классу.

Если вы работаете с собственным набором изображений — просто организуйте его таким же образом. В идеале у вас должно быть как минимум 1000 изображений для каждого класса. Это не всегда возможно, но, по крайней мере, классы должны быть сбалансированы. Если в одном из классов будет гораздо больше изображений, чем в других, это может привести к смещению модели.

Далее идёт каталог images/ . Он содержит три изображения для тестирования модели, которые мы будем использовать, чтобы продемонстрировать, как:

  1. Загрузить обученную модель с диска.
  2. Классифицировать входное изображение, которое не является частью исходного набора данных.

Папка output/ содержит три типа файлов, которые создаются путём обучения:

.model : сериализованный файл модели Keras, создаётся после обучения и может использоваться в дальнейших сценариях вывода.

.pickle : сериализованный файл бинаризатора меток. Включает в себя объект, содержащий имена классов и сопряжён с файлом модели.

.png : лучше всегда помещать свои графики обучения/проверки в эту папку, поскольку они отражают результат процесса.

Каталог pyimagesearch/ — модуль, который находится в папке проекта. Содержащиеся в нём классы могут быть импортированы в ваши сценарии.

В статье мы рассмотрим 4 .py файла. Начнём с обучения простой модели с помощью скрипта train_simple_nn.py . Далее перейдём к обучению SmallVGGNet, используя скрипт train_vgg.py . SmallVGGNet.py содержит класс SmallVGGNet (свёрточную нейронную сеть). Но что хорошего в сериализованной модели, если мы не можем её применить? В predict.py находится образец кода для загрузки модели и файла метки для распознавания изображений. Этот скрипт понадобится только после того, как мы успешно обучим модель с достаточной точностью. Всегда полезно запускать его для проверки модели на изображениях, которые не содержатся в исходных данных.

1. Установка Keras

Для работы над проектом нам понадобится установить Keras, TensorFlow и OpenCV.

Если у вас ещё нет этого ПО, можете воспользоваться простыми руководствами по установке:

— установка Keras с TensorFlow. С помощью pip вы можете установить Keras и TensorFlow меньше, чем за две минуты. Ваш компьютер или устройство должно быть достаточно производительным. Поэтому не рекомендуются устанавливать эти пакеты на Raspberry Pi, хотя на таком миникомпьютере могут хорошо работать уже обученные и не слишком объёмные модели.

Мастер Йода рекомендует:  Ручное и автоматизированное тестирование рассматриваем преимущества и недостатки подходов

— установка imutil, scikit-learn и matplotlib:

Классификация изображений с помощью Python, Tensorflow

Как выполнить классификацию изображений. Получите набор данных Breakhis и классифицируйте злокачественные и доброкачественные с помощью глубокого обучения.
Я должен использовать только Python и Tensorflow. Мне нужно написать код для разделения набора данных, для предварительной обработки и обучения, а также для создания прогноза на тестовом изображении. Как начать и как закодировать?

Я был в значительной степени в том же состоянии, что и неделю назад, поэтому я ухожу.

  1. Подготовьте кофе
  2. Возможно, вы захотите, чтобы все работало и готово к работе в первую очередь. Начните с хорошей среды python 3.x или 2.7, я лично рекомендую Anaconda, поскольку у нее есть много полезных пакетов, которые могут вам понадобиться. После этого вы хотите, чтобы Tensorflow работал и запускался, посмотрите руководство Tensorflow Instalation, но не устанавливайте его, только требования, такие как CUDA, если вы хотите использовать тензорный поток с вычислительной мощностью графического процессора Nvidia.

Когда вы все установили для установки shadoworflow, просто создайте виртуальную среду, в которой вам больше всего нравится

conda create -n python=xx

где xx — это версия python, которую вы готовы использовать, и это название вашей среды (возьмите ее как свою мастерскую, со всеми необходимыми инструментами и где вы можете сделать беспорядок, не повредив свой компьютер). После этого вы можете установить Tensorflow и, возможно, Keras (полезный модуль python, который работает в нейронных сетях с Tensorflow в качестве backend) с помощью pip install —upgrade tensorflow-gpu и pip install keras . или, может быть, использовать pip3 если вы хотите использовать python 3.x.

После этого все, что вам нужно сделать, это читать и читать, начинать с основ, надеяться создать свою первую нейронную сеть и так далее.

10 инструментов Python для работы с изображениями

Обзор самых популярных Python-библиотек с простым и понятным способом преобразования изображений

Введение

Наш сегодняшний мир переполнен данными, большая часть которых состоит из изображений. Однако для работы с изображениями требуется их обработка. Обработка изображений — это процесс анализа и работы с цифровым изображением, направленный на улучшение качества картинки или извлечения информации для дальнейшего использования.

Общие задачи сводятся к отображению изображения и выполнению основных операций (кадрирование, отражение, вращение, сегментация, классификация, извлечение признаков, восстановление и распознавание). Python является отличным средством для решения подобных задач. Благодаря доступности и растущей популярности Python в качестве языка научно-технического программирования, внутри экосистемы появилось множество первоклассных инструментов для обработки изображений.

Давайте рассмотрим популярные Python-библиотеки для работы с изображениями.

1. scikit-image

scikit-image — это Python­-пакет с открытым кодом, который работает с массивами NumPy . Он реализует алгоритмы и утилиты для использования в исследовательских, образовательных и промышленных приложениях. Это весьма простая и понятная библиотека даже для новичков в экосистеме Python. Данная библиотека содержит высококачественный и рецензированный код, написанный активным сообществом добровольцев.

Ресурсы

Библиотека хорошо задокументирована с обилием практических примеров. Ознакомиться с документацией можно здесь.

Примеры

Пакет импортируется как skimage , а большинство функций находится внутри подмодулей. Несколько примеров использования skimage :

  • Сопоставление шаблонов через функцию match_template

Больше примеров доступно в галерее.

2. NumPy

NumPy — это одна из основных Python-библиотек с поддержкой массивов. Изображение представляет собой стандартный массив NumPy, содержащий пиксели точек данных. Таким образом, при выполнении основных NumPy-операций (срезы, маски, прихотливое индексирование) мы можем изменять пиксельные значения изображения. Само изображение можно загрузить через skimage и отобразить с помощью Matplotlib .

Ресурсы

Все ресурсы и документация доступны на официальной странице NumPy.

Пример

Маскирование изображения через NumPy:

3. SciPy

SciPy — это такой же важный научный модуль в Python, как и NumPy. Он подходит для решения основных задач по обработке и прочей работе с изображениями. В частности, в подмодуле scipy.ndimage доступны функции, которые работают в n-мерных массивах NumPy. Текущий пакет включает в себя функции для линейной и нелинейной фильтрации, бинарной морфологии, интерполяции В-сплайнами и измерений объектов.

Ресурсы

Полный список функций в пакете scipy.ndimage доступен в документации.

Пример

Использование SciPy для размытия изображений с помощью фильтра Гаусса:

4. PIL/ Pillow

PIL (Python Imaging Library) — это бесплатная Python-библиотека для открытия, работы и сохранения различных форматов изображений. К сожалению, ее разработка окончательно остановилась, а последнее обновление вышло в 2009. К счастью, есть Pillow — активно развивающийся форк PIL с простой установкой. Он работает на всех основных операционных системах и поддерживает Python 3. Библиотека содержит базовый функционал для обработки изображений, включая точечные операции, фильтры с набором встроенных ядер свертки и преобразование цветового пространства.

Ресурсы

В документации описан процесс установки и примеры использования каждого модуля библиотеки.

Пример

Улучшение изображения через ImageFilter в Pillow:

5. OpenCV-Python

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — одна из самых популярных библиотек для приложений по компьютерному зрению.OpenCV-Python — это Python-версия интерфейса для OpenCV. Наличие кода на C/C++ в бэкенде гарантирует быстроту библиотеки, а Python­-обертка во фронтенде обеспечивает легкость настройки и развертывания. Благодаря этому OpenCV-Python является отличным решением для высоконагруженных вычислительных программ по компьютерному зрению.

Ресурсы

Руководство по OpenCV2-Python поможет быстрее освоиться в библиотеке.

Пример

Наглядный пример использования OpenCV-Python при наложении изображения с помощью пирамид. В результате мы создаем новый фрукт под названием «аплоко».

6. SimpleCV

SimpleCV — это еще один фреймворк с открытым кодом для создания приложений по компьютерному зрению. С ним у вас появляется доступ к нескольким мощным библиотекам компьютерного зрения (например, OpenCV) без необходимости изучения глубины цвета, файловых форматов, цветовых пространств и т.д. Кривая обучения куда меньше, чем в OpenCV, и, как говорится в их слогане, «компьютерное зрение становится проще». Парочка плюсов SimpleCV:

  • Простые тесты по машинному зрению смогут написать даже начинающие программисты.
  • Функциональная совместимость с камерами, видеофайлами, изображениями и видеопотоками.

Ресурсы

Понятная документация с множеством практических примеров.

Пример

7. Mahotas

Mahotas также является Python-библиотекой для компьютерного зрения и обработки изображений. Она содержит стандартные функции по обработке изображений (фильтры и морфологические операции), а также современные возможности компьютерного зрения для вычисления признаков (обнаружение особых точек и локальные дескрипторы). Быстрота разработки обеспечивается Python-интерфейсом, а плюсом для скорости служат алгоритмы на С++. Mahotas — это быстрая библиотека с минималистичным кодом и зависимостями. Более подробно описано в документации.

Ресурсы

Документация содержит инструкции по установке, практические примеры, а также пошаговые уроки по освоению Mahotas.

Пример

Mahotas решает задачи с помощью простого кода. Для задачи «Где Уолли?» Mahotas требуется минимальное количество кода. Вот исходный код.

8. SimpleITK

ITK или Insight Segmentation and Registration Toolkit — это кросс-платформенная система с открытым кодом, предоставляющая расширенный набор инструментов для анализа изображений. Сюда относится и SimpleITK — упрощенный слой, «надстроенный» поверх ITK. Данный слой облегчает работу с библиотекой при быстром прототипировании, обучении и интерпретируемых языках. SimpleITK — это набор инструментов для анализа изображений с большим количеством компонентов, поддерживающих общую фильтрацию, сегментацию и регистрацию изображений. Сам SimpleITK написан на C++, но доступен для многих языков программирования, включая Python.

Ресурсы

Jupyter Notebook показывает использование SimpleITK в образовательных и исследовательских целях. Он также демонстрирует возможности SimpleITK по интерактивному анализу изображений с использованием языков программирования Python и R.

Пример

Анимация ниже — это визуализация процесса преобразования при регистрации КТ- и МРТ-снимков в SimpleITK и Python. Исходный код доступен здесь.

9. pgmagick

pgmagick — обертка на базе Python для библиотеки GraphicsMagick. Систему GraphicsMagickиногда называют швейцарским ножом в обработке изображений. Она предлагает коллекцию эффективных инструментов и библиотек, поддерживающих чтение, запись и операции с изображениями в более чем 88 основных форматах, включая DPX, GIF, JPEG, JPEG-2000, PNG, PDF, PNM и TIFF.

Ресурсы

pgmagick посвящен целый репозиторий Github. Там вы найдете инструкции по установке и основные требования. Также имеется подробное руководство пользователя.

Примеры

Вот несколько операций с изображениями, которые можно выполнить в pgmagick:

10. PyCairo

PyCairo представляет собой набор привязок Python-кода для графической библиотеки Cairo. Cairo — это 2D-библиотека для отрисовки векторной графики. Векторная графика интересна тем, что не теряет своей четкости при изменении размеров или трансформации. PyCairo — это набор привязок для Cairo, с помощью которых можно вызывать Cairo-команды из Python.

Ресурсы

Подробная информация по установке и работе доступна в GitHub-репозитории PyCairo. Есть еще вводное руководство с кратким описанием PyCairo.

Примеры

Отрисовка линий, базовых фигур и радиальных градиентов.

Заключение

Существует ряд полезных и бесплатных библиотек по обработке изображений в Python. Какие-то из них широко известны, а о некоторых вы слышите впервые. Поработайте с разными библиотеками и подберите ту, что подходит именно вам.

Добавить комментарий