计算机视觉 - 图像分类
什么是图像分类？
图像分类是根据特定规则对图像中像素或向量组进行分类和标记的过程。
它涉及为整个图像分配标签或类别，例如识别图像中是否包含猫、狗或任何其他物体。
图像分类的重要性
图像分类对于各种应用非常重要，例如：
- 医疗保健：对医学图像进行分类以检测疾病。
- 安全：识别监控录像中的人脸或物体。
- 零售：对产品进行分类并自动化库存管理。
- 自动驾驶汽车：识别道路上的交通标志、行人和其他物体。
图像分类技术
图像分类有多种技术，包括：
- 传统方法
- 基于机器学习的方法
- 基于深度学习的方法
传统方法
传统的图像分类方法依赖于图像处理技术和定制构建的特征。
这些方法的准确性低于现代基于机器学习的方法，但更简单、更快。
以下是常用的传统图像分类方法：
- 模板匹配：将输入图像与一组模板图像进行比较。此方法简单但对于复杂图像不太有效。
- 特征提取 + 分类器：涉及从图像中提取特征并使用分类器对其进行分类。例如，使用边缘检测和纹理分析，然后使用决策树分类器。
基于机器学习的方法
基于机器学习的方法使用从数据中学习的算法来对图像进行分类。这些方法通常涉及从图像中提取特征并在标记的数据集上训练分类器。
以下是常用的机器学习图像分类方法：
- 支持向量机 (SVM)：是一种监督学习模型，用于找到最佳的线（或超平面）来分离数据中的不同组。
- k-近邻 (k-NN)：是一种简单的方法，通过查看其最近的 k 个邻居并选择其中最常见的类别来对图像进行分类。
以下是如何使用基于机器学习的方法对图像进行分类的示例：
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
# Split dataset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Train k-NN classifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# Predict and evaluate
y_pred = knn.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
基于深度学习的方法
深度学习方法通过提高准确性和处理复杂图像的能力，改变了图像分类。
这些方法使用卷积神经网络 (CNN) 自动学习特征并对图像进行分类。
以下是用于图像分类的常用深度学习模型：
- LeNet：是最早的 CNN 架构之一，用于识别手写数字。
- AlexNet：是一种更深的 CNN，在 2012 年赢得了 ImageNet 竞赛，在图像分类方面取得了重大改进。
- ResNet（残差网络）：使用残差连接来训练非常深的网络，从而达到最佳性能。
CNN 示例
CNN 或卷积神经网络是一种专门为处理图像而创建的深度神经网络。它们具有多个层，这些层逐步学习图像的不同特征，而无需手动编程。
您可以按照以下步骤使用 CNN：
- 步骤 1：构建 CNN 模型。
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # Build the CNN model model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Load dataset mnist = tf.keras.datasets.mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train, X_test = X_train / 255.0, X_test / 255.0 # Expand dimensions to match the input shape of the model X_train = X_train[..., tf.newaxis] X_test = X_test[..., tf.newaxis] # Train the model model.fit(X_train, y_train, epochs=5, validation_data=(X_test, y_test))
# Evaluate the model
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)
print("Test accuracy:", test_acc)
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