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kerasで自前データで機械学習

(7)Kerasで自前データで機械学習

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19448

以下のサイトのコードをコピペです。(このような分かりやすい解説に大感謝です。)

Kerasによる、ものすごくシンプルな画像分類(りんごとオレンジ)
hiroeorz@github
2017年02月15日に更新

http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

Google検索でりんごとオレンジの画像をそれぞれ25枚ずつゲット(ダウンロード)してくれば、私にもできました!

(環境)
Windows 8.1
Anaconda 4.4.0
Python 3.6.1
Tensorflow 1.2.1
Keras 2.0.6

手順

1.C:/python/ フォルダ下に、dataフォルダ以下を作成

2.Anaconda Promptを起動後、jupyter notebookの起動

3.fruit.pyのコードをコピペして、Shift+Enter で実行。

http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

1.C:/python/ フォルダ下に、dataフォルダ以下を作成

data/train/apple   ←りんご画像約20個をダウンロード
    /train/orange   ←オレンジ画像約20個をダウンロード
    /test/apple    ←りんご画像約5個をダウンロード
    /test/orange   ←オレンジ画像約5個をダウンロード

この4つのフォルダを作成し、
Google画像検索で出てきた画像を、
それぞれダウンロード。

ファイル名はなんでもよい。
画質もむちゃくちゃ。

2.Anaconda Promptを起動後、jupyter notebookの起動

WindowsのスタートボタンからAnaconda Promptを起動後、

jupyter notebook

と入力して、jupyter notebookを起動
画面右上の方の、「New」>「Python3」で新しいタブを開く

3.fruit.pyのコードをコピペして、Shift+Enter で実行。

以下のコードをコピペして、Shift+Enterで実行。

https://gist.github.com/adash333/20151dd19e3d3275edbd0b121e036c64

上記コードは、下記サイトの、fruit.py のコードを全部コピペして、最後に、モデル可視化のコードを加えたものです。

Kerasによる、ものすごくシンプルな画像分類(りんごとオレンジ)
http://qiita.com/hiroeorz@github/items/ecb39ed4042ebdc0a957

以上で、

(1)約20枚ずつのりんごとオレンジの画像から学習(train)し、

(2)その学習したモデルから、別の5枚のりんご画像と5枚のオレンジ画像を、りんごかオレンジかを予測させてみた

(3)今回は、その10枚の予測の正解率は100%であった

結果の図の例

ということになります。

(動画の解説はここまで)

メモ

さらに、以下を組み合わせたい

Kerasで画像分類を試してみる170109

http://yujikawa11.hatenablog.com/entry/2017/01/09/153436



→求めていたのはこれ!
上記サイトのソースコードを以下にコピペ。

# code from http://yujikawa11.hatenablog.com/entry/2017/01/09/153436

from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import sys

"""
ImageNetで学習済みのVGG16モデルを使って入力画像を予測
"""
# モデルの読み込み
model = VGG16(weights='imagenet')
# 入力画像のロード
filename = "./dog.jpg"
img = image.load_img(filename, target_size=(224, 224))
# 入力画像の行列化
x = image.img_to_array(img)
# 4次元テンソル
x = np.expand_dims(x, axis=0)
# 予測
preds = model.predict(preprocess_input(x))
results = decode_predictions(preds, top=5)[0]
# 結果出力
for result in results:
    print(result)

上記コードを少し変更

# original code from http://yujikawa11.hatenablog.com/entry/2017/01/09/153436

from keras.preprocessing import image
import numpy as np
import sys

filepath = "./pikachu.jpg"
image = np.array(Image.open(filepath).resize((25, 25)))
print(filepath)
image = image.transpose(2, 0, 1)
image = image.reshape(1, image.shape[0] * image.shape[1] * image.shape[2]).astype("float32")[0]
result = model.predict_classes(np.array([image / 255.]))
print("result:", result[0], "(0:りんご, 1:オレンジ)")

さらに変更

テスト

https://gist.github.com/adash333/15d9b33eef7a00f993bbc32a168f6ca0

画像をkerasに読み込ませる方法

画像をコンピューターに認識させるとき
コンピューターが理解できるように変換する必要がある

画像の大きさ
例えば、縦24×横24の小さな正方形の集まりとして

それぞれの小さな正方形について、RGB
red
green
blue
の値が、0から255まで、256段階

これを、numpy配列に直して、数字の配列に変換することにより、初めて、kerasが、画像を認識することができるようになる。

具体的には、

from keras.preprocessing import image
import numpy as np

のあと、、、、

Numpy配列というものを、ある程度、使えるようにしておく必要がある。
数学での行列とは微妙にことなるところがあるので、注意。

Numpy
reshape
transpose
http://www.mathgram.xyz/entry/keras/preprocess/img

numpy

NumPyで画像処理

http://www.mwsoft.jp/programming/computer_vision_with_python/1_3_numpy.html

http://qiita.com/supersaiakujin/items/c580f2aae90818150b35

[Python]Numpyデータの並べ替え

https://deepage.net/features/numpy-transpose.html

2017-06-23
配列の軸の順番を入れ替えるNumPyのtranspose関数の使い方

Python – NumPyで画像を配列として取得する
投稿者: edo1z 投稿日: 09/27/2015

https://endoyuta.com/2015/09/27/python-numpyで画像を配列として取得する/

numpyのテンソル(配列)関係

http://oppython.hatenablog.com/entry/2014/01/05/004454

numpyの多次元配列の「軸を入れ換える」ということについての学習
ラベル: Python
2015年10月03日20時00分公開
2016年11月30日08時27分更新

https://p--q.blogspot.jp/2015/10/numpy.html?m=1

この解説が具体的で分かりやすい!しかし、これでと、軸とかいまいちよくわからない、

http://discexuno.wp.xdomain.jp/2016/10/21/pythonnumpytransposeを用いた3次元のデータの転置/

PYTHON
[Python+Numpy]transposeを用いた3次元のデータの転置
2016年10月21日 ばいろん

http://python-remrin.hatenadiary.jp/entry/2017/05/10/183809

2017-05-10
NumPyの使い方(4) 形状変換と転置

http://sleeping-micchi.hatenablog.com/entry/2014/04/18/003935

多次元行列の転置
多次元行列の軸の入れ替え
多次元行列の軸の入れ換えとは、該当する要素の軸を入れ替えた新しい行列を作成すること

2次元行列の場合
2×3行列の場合
元の行列のa13を、新しい行列のb31に設定。
元の行列の全ての要素について同様の操作を行う
すると、新しい行列のBは、3×2行列として出来上がる。
(絵の説明を入れたい)

3次元行列の場合
3x2x4行列の場合

http://qiita.com/secang0/items/1229212a37d8c9922901

行列による画像処理 基礎編&目次 ~Python画像処理の再発明家~
secang0
2017年04月05日に更新

作成中

PIL(Pillow)

PIL

PIL(Python Imaging Library)

https://librabuch.jp/blog/2013/05/python_pillow_pil/

Python 3.5 対応画像処理ライブラリ Pillow (PIL) の使い方

http://aokiji.science/blog/?p=219

Pythonで画像処理
2015-04-17 画像の切り出しなど

today 2013-05-06 Mon person Takahiro Ikeuchi

http://www.mwsoft.jp/programming/computer_vision_with_python/1_1_pil.html

Pillow(Python Imaging Library)のインストールと簡単なサンプルコード

http://qiita.com/Tatejimaru137/items/44646c9bb3799768fa81

http://www.lifewithpython.com/2013/09/pil.html?m=1

keras, model Predict

https://teratail.com/questions/78782

kerasで学習したモデルを実際に試す方法
cloudspider
2017/06/02 20:18 投稿

Kerasで画像分類を試してみる170109

http://yujikawa11.hatenablog.com/entry/2017/01/09/153436

→求めていたのはこれ!

https://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://www.slideshare.net/mobile/yasuyukisugai/3nnkeras&ved=0ahUKEwjjgueEo7bVAhXKJZQKHfoJDMc4ChAWCCwwBA&usg=AFQjCNE5Hev5h7APupU2mfRTOWVW_8-Pdg

mnistで、自分の画像を画像処理するコードの記載がある!

http://qiita.com/tsunaki/items/608ff3cd941d82cd656b
keras(tensorflow)で花の画像から名前を特定
tsunaki
2017年02月03日に更新

Keras tips: 様々な画像の前処理をカンタンにやってくれる
20191115

keras.preprocessingのまとめ

http://www.mathgram.xyz/entry/keras/preprocess/img

【超初心者による】Keras(Tensorflowベース)でCNNを使った画像認識
rinigo
2017年03月29日に投稿

http://qiita.com/rinigo/items/66cf94abf7c665a0c7e2
→画像の前処理については、これが一番わかりやすいかも。

KerasでImageNetのハンバーガーと自転車を分類した
http://qiita.com/juntaki/items/9a13a3d2217ca223cf03

KerasによるVGG-16を用いた画像分類

Home keras KerasによるVGG-16を用いた画像分類
最終更新: 2017-03-20 15:40

https://kivantium.net/keras-vgg16

chainerの場合

chainerで画像を読み込む際のtips

http://qiita.com/ysasaki6023/items/fa2fe9c2336677821583

作成中

kerasで自前データで機械学習.txt · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)