分类为数字的熊猫 - Python

简介

本文将介绍如何使用 Python 将图像中的熊猫进行分类，分类结果为数字。

准备工作

首先需要安装以下 Python 库：

• pandas
• numpy
• scikit-learn
• matplotlib
• pillow

可以使用 pip 命令进行安装：

pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib pillow

数据集

我们将使用 Kaggle 上的熊猫数据集，其中包含了 10 种不同的猴子（包括熊猫）的图像。可以使用以下命令进行下载：

!wget -O 10-monkey-species.zip https://bit.ly/2UgGvlS
!unzip -q 10-monkey-species.zip

下载完成后，我们可以看到以下文件结构：

10-monkey-species/
|---monkey_n0/
|   |---*.jpg
|---monkey_n1/
|   |---*.jpg
...
|---training.csv
|---validation.csv
|---monkey_labels.txt

其中，training.csv 和 validation.csv 文件为图像的标签文件，monkey_labels.txt 文件为每种猴子对应的标签。

数据预处理

我们可以使用 Pandas库 读取 training.csv 文件，并将其转换成 NumPy 数组。同时，我们还需要将每个标签转换成数字。

以下是将 CSV 文件转换成 NumPy 数组的代码片段：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取 CSV 文件
df_train = pd.read_csv('10-monkey-species/training.csv')
df_val = pd.read_csv('10-monkey-species/validation.csv')

# 将标签转换成数字
labels_to_numbers = {k: v for v, k in enumerate(np.unique(df_train['Label']))}

# 将 CSV 转换成 NumPy 数组
X_train = df_train['Filename']
y_train = [labels_to_numbers[l] for l in df_train['Label']]
X_val = df_val['Filename']
y_val = [labels_to_numbers[l] for l in df_val['Label']]

使用 Pillow 库可以轻松读取图像数据。以下是读取图像数据的代码片段：

from PIL import Image

# 读取图像数据
img = Image.open('10-monkey-species/training/n0/n0018.jpg')
img.show()

特征提取

我们需要将图像转换成数字特征向量。一种常见的方式是使用卷积神经网络对图像进行特征提取。在本文中，我们将使用 Keras 库中的预训练模型 VGG16 提取图像的特征。

以下是使用 VGG16 提取图像特征的代码片段：

import keras.applications.vgg16 as vgg16

# 加载 VGG16 模型
model = vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 提取特征
X_train_feats = model.predict(X_train_preprocess)
X_val_feats = model.predict(X_val_preprocess)

分类

在特征提取完成后，我们可以使用传统的机器学习算法对图像进行分类。在本文中，我们将使用 Support Vector Machine （SVM）算法进行分类。

以下是使用 SVM 进行分类的代码片段：

from sklearn.svm import SVC

# 训练 SVM 分类器
svm = SVC(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svm.fit(X_train_feats, y_train)

# 预测分类结果
y_pred = svm.predict(X_val_feats)

可视化

最后，我们可以使用 Matplotlib 库对分类结果进行可视化。

以下是可视化分类结果的代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化分类结果
fig, axes = plt.subplots(5, 5, figsize=(12,12))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(Image.open('10-monkey-species/validation/' + X_val[i]))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    ax.set_title('Pred: %s\nTrue: %s' % (labels_list[y_pred[i]], labels_list[y_val[i]]))
plt.show()

总结

本文介绍了如何使用 Python 将图像中的熊猫进行分类，分类结果为数字。首先，我们使用 Pandas 库读取标签文件，并将标签转换成数字，同时使用 Pillow 库读取图像数据。接着，我们使用 Keras 库的预训练模型 VGG16 对图像进行特征提取，并使用 SVM 算法对图像进行分类。最后，我们使用 Matplotlib 库对分类结果进行可视化。