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前言
今日给大家带来的是图像识别技术——小狗分类器
工具应用
开发环境：win10、python3.6
开发工具：pycharm
工具包：keras，numpy, PIL
成果展现
训练集的准确率为 0.925，但测试集只有 0.7
阐明过拟合了，能够再减少一些图片，或者应用数据加强，来缩小过拟合。
测试了两张图片，全都辨认对了！
思路剖析
- 1 筹备数据集
- 2 数据集的预处理
- 3 搭建卷积神经网络
- 4 训练
- 5 预测
1、筹备数据集
咱们能够通过爬虫技术，把 4 类图像（京巴、拉布拉多、柯基、泰迪）保留到本地。总共有 840 张图片做训练集，188 张图片做测试集。
2 数据集的预处理
1 对立尺寸为 1001003（RGB 彩色图像）
# 对立尺寸的外围代码
img = Image.open(img_path)
new_img = img.resize((100, 100), Image.BILINEAR)
new_img.save(os.path.join('./dog_kinds_after/' + dog_name, jpgfile))2 因为数据是本人下载的，须要制作标签（label），可提取图像名称的第一个数字作为类别。（重命名图片）
kind = 0
# 遍历京巴的文件夹
images = os.listdir(images_path)
for name in images:
image_path = images_path + '/'
os.rename(image_path + name, image_path + str(kind) +'_' + name.split('.')[0]+'.jpg')3 划分数据集
840 张图片做训练集，188 张图片做测试集。
4 把图片转换为网络须要的类型
# 只放了训练集的代码，测试集一样操作。ima_train = os.listdir('./train')
# 图片其实就是一个矩阵（每一个像素都是 0 -255 之间的数）（100*100*3）# 1. 把图片转换为矩阵
def read_train_image(filename):
img = Image.open('./train/' + filename).convert('RGB')
return np.array(img)
x_train = []
# 2. 把所有的图片矩阵放在一个列表里 (840, 100, 100, 3)
for i in ima_train:
x_train.append(read_train_image(i))
x_train = np.array(x_train)
# 3. 提取 kind 类别作为标签
y_train = []
for filename in ima_train:
y_train.append(int(filename.split('_')[0]))
# 标签（0/1/2/3）(840,)
y_train = np.array(y_train)
# 我是因为重命名图片为（1/2/3/4），所以都减了 1
# 为了可能转化为独热矩阵
y_train = y_train - 1
# 4. 把标签转换为独热矩阵
# 将类别信息转换为独热码的模式（独热码有利于神经网络的训练）y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)
print(y_test)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255
print(x_train.shape) # (840, 100, 100, 3)
print(y_train.shape) # (840,)3 搭建卷积神经网络
Keras 是基于 TensorFlow 的深度学习库，是由纯 Python 编写而成的高层神经网络 API，也仅反对 Python 开发。
它是为了反对疾速实际而对 Tensorflow 的再次封装，让咱们能够不必关注过多的底层细节，可能把想法疾速转换为后果。
# 1. 搭建模型 (相似于 VGG，间接拿来用就行)
model = Sequential()
# 这里搭建的卷积层共有 32 个卷积核，卷积核大小为 3 *3，采纳 relu 的激活形式。# input_shape，字面意思就是输出数据的维度。#这里应用序贯模型，比拟容易了解
#序贯模型就像搭积木一样，将神经网络一层一层往上搭上去
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
#dropout 层能够避免过拟合，每次有 25% 的数据将被摈弃
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))4 训练
训练的过程，就是最优解的过程。
对上图来说，就是依据数据集，一直的迭代，找到一条最近似的直线（y = kx + b），把参数 k，b 保留下来，预测的时候间接加载。
# 编译模型
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
# 一共进行 32 轮
# 也就是说 840 张图片，每次训练 10 张，相当于一共训练 84 次
model.fit(x_train, y_train, batch_size=10, epochs=32)
# 保留权重文件（也就是相当于“房价问题的 k 和 b 两个参数”）model.save_weights('./dog_weights.h5', overwrite=True)
# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=10)
print(score)5 预测
此时 k、b(参数) 和 x(小狗的图像) 都是已知的了，求 k(类别) 就完了。
# 1. 上传图片
name = input('上传图片的名称（例如：XX.jpg）为：')
# 2. 预处理图片 (代码省略)
# 3. 加载权重文件
model.load_weights('dog_weights.h5')
# 4. 预测类别
classes = model.predict_classes(x_test)[0]
target = ['京巴', '拉布拉多', '柯基', '泰迪']
# 3- 泰迪 2- 柯基 1- 拉布拉多 0- 京巴
# 5. 打印后果
print("辨认后果为:" + target[classes])文章到这里就完结了，感激你的观看，Python 数据分析系列，下个系列分享 Python 小技巧
为了感激读者们，我想把我最近珍藏的一些编程干货分享给大家，回馈每一个读者，心愿能帮到你们。
干货次要有：
① 2000 多本 Python 电子书（支流和经典的书籍应该都有了）
② Python 规范库材料（最全中文版）
③ 我的项目源码（四五十个乏味且经典的练手我的项目及源码）
④ Python 根底入门、爬虫、web 开发、大数据分析方面的视频（适宜小白学习）
⑤ Python 学习路线图（辞别不入流的学习）
⑥ 两天的 Python 爬虫训练营直播权限
All done～详见个人简介或者私信获取残缺源代码。。
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