Сегментирането на изображения с точност на пикселите е решаваща техника при обработката на изображения и компютърното зрение. Отнася се до процеса на разделяне на изображение на множество сегменти или региони въз основа на определени атрибути като цвят, интензитет или текстура. Основната цел на това сегментиране е да опрости и/или промени представянето на изображение в нещо по-смислено и по-лесно за анализ. В тази статия ще обсъдим решението на този проблем и ще предоставим стъпка по стъпка обяснение на кода на Python за внедряване на сегментиране на изображения с точност на пикселите.
Подход към сегментиране на изображението с точност на пикселите
Често срещан подход за справяне със сегментирането на изображението с точност на пикселите е използването на контролирани алгоритми за машинно обучение, като например конволюционни невронни мрежи (CNN). CNN са особено подходящи за тази задача, тъй като могат да се научат да идентифицират и класифицират множество аспекти в едно изображение, включително региони и граници. За да постигнем висока точност при сегментирането, ние ще обучим CNN на голям набор от данни с етикетирани изображения, което ще помогне на модела да научи характеристиките на различните региони в изображенията.
Освен това различни библиотеки и функции могат да улеснят внедряването на CNN за сегментиране на изображения с точност на пикселите. Две широко използвани библиотеки за тази цел са TensorFlow и Keras.
TensorFlow и Keras за сегментиране на изображения
TensorFlow е библиотека с отворен код за машинно обучение, разработена от Google. Той е високоефективен и широко използван за различни задачи за машинно обучение, включително сегментиране на изображения. Той предоставя гъвкава и ефективна платформа за числени изчисления и разработване на модели за машинно обучение.
Keras е удобен за потребителя API за невронни мрежи от високо ниво, написан на Python и способен да работи върху TensorFlow. Keras опростява процеса на изграждане и обучение на невронни мрежи, което прави възможно прототипирането и бързото итериране. За сегментиране на изображението Keras предоставя серия от предварително изградени слоеве и модели, които могат лесно да бъдат персонализирани за конкретния проблем.
Сега нека се потопим в обяснението стъпка по стъпка на кода на Python за сегментиране на изображения с точност на пикселите.
# Importing required libraries import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Concatenate from tensorflow.keras.optimizers import Adam
В горния код започваме с импортиране на необходимите библиотеки и модули. Използваме TensorFlow и Keras, за да изградим нашия модел за сегментиране на изображения.
# Defining the model architecture
def build_model(input_shape):
inputs = Input(input_shape)
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
# More layers can be added if required
up3 = Concatenate(axis=3)([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv2), conv1])
conv3 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(up3)
up4 = Concatenate(axis=3)([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv0])
conv4 = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(up4)
model = Model(inputs=[inputs], outputs=[conv4])
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
В този кодов фрагмент ние дефинираме архитектурата на нашата CNN, която се състои от няколко слоя за навиване, максимално обединяване и повишаване на дискретизацията. Ние също използваме функцията за свързване, за да комбинираме карти на характеристики от различни слоеве.
След като архитектурата на модела е дефинирана, можете да обучите модела върху набор от данни от етикетирани изображения и да го използвате за извършване на сегментиране на изображения с точност на пикселите.
В обобщение, сегментирането на изображението с точност на пикселите е жизненоважно в много приложения за компютърно зрение и обработка на изображения. Прилагането на сегментиране на изображения с точност на пикселите може да стане по-достъпно и ефективно с помощта на мощни библиотеки като TensorFlow и Keras.
