なかなか使いこなせないでいるTensorflowですが、画像分類をやってみました。
VGG１６という大量にある学習済みモデルを用いて画像を判別。可能性の高いベスト５をAIに選んでもらいました。
コードはこちら↓
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のクラスを予測する
"""
# 学習済みのVGG16をロード
# 構造とともに学習済みの重みも読み込まれる
model = VGG16(weights='imagenet')
# model.summary()
# 引数で指定した画像ファイルを読み込む
# サイズはVGG16のデフォルトである224x224にリサイズされる
img = image.load_img('C:\\Users\\masashi\\Desktop\\photo.jpg', target_size=(224, 224))
# 読み込んだPIL形式の画像をarrayに変換
x = image.img_to_array(img)
# 3次元テンソル（rows, cols, channels) を
# 4次元テンソル (samples, rows, cols, channels) に変換
# 入力画像は1枚なのでsamples=1でよい
x = np.expand_dims(x, axis=0)
# Top-5のクラスを予測する
# VGG16の1000クラスはdecode_predictions()で文字列に変換される
preds = model.predict(preprocess_input(x))
results = decode_predictions(preds, top=5)[0]
for result in results:
print(result)
例えばこんな犬の画像だと…
('n02087394', 'Rhodesian_ridgeback', 0.58250064)
('n02090379', 'redbone', 0.1364721)
('n02099601', 'golden_retriever', 0.058095142)
('n02088466', 'bloodhound', 0.055783514)
('n02106662', 'German_shepherd', 0.03908478)このように犬の種類が出ます。
参考にしたサイトです↓
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20170104/1483535144
ラズパイでできればと思ったんですが、全然だめでした…
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