Python에서 이미지 의미 분할 기술을 사용하는 방법은 무엇입니까?

인공지능 기술의 지속적인 발전으로 이미지 의미 분할 기술은 이미지 분석 분야에서 인기 있는 연구 방향이 되었습니다. 이미지 의미론적 분할에서는 이미지의 다양한 영역을 분할하고 각 영역을 분류하여 이미지에 대한 포괄적인 이해를 얻습니다.

Python은 강력한 데이터 분석 및 데이터 시각화 기능으로 잘 알려진 프로그래밍 언어로 인공 지능 기술 연구 분야에서 가장 먼저 선택됩니다. 이 기사에서는 Python에서 이미지 의미 분할 기술을 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 전제 지식

Python에서 이미지 의미 분할 기술을 사용하는 방법을 배우기 전에 딥 러닝, CNN(컨볼루션 신경망) 및 이미지 처리에 대한 기본 지식이 필요합니다. 숙련된 Python 개발자이지만 딥러닝 및 CNN 모델에 대한 경험이 없다면 먼저 관련 지식을 학습하는 것이 좋습니다.

2. 준비

이미지 의미 분할 기술을 사용하려면 사전 학습된 모델이 필요합니다. 개발자가 사용할 수 있는 사전 학습된 모델을 제공하는 Keras, PyTorch, TensorFlow와 같은 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크가 많이 있습니다.

이 기사에서는 TensorFlow 프레임워크와 해당 글로벌 이미지 의미론적 분할 모델인 DeepLab-v3+, 이미지 처리에 사용할 수 있는 Python 라이브러리인 Pillow 라이브러리를 사용합니다.

다음 명령을 통해 사용해야 하는 라이브러리를 설치할 수 있습니다:

pip install tensorflow==2.4.0
pip install Pillow

3. 이미지 의미 분할을 위해 DeepLab-v3+ 네트워크 사용

DeepLab-v3+는 이미지 의미 분할에 사용되는 효율적인 심층 컨벌루션 신경망 모델입니다. Dilated Convolution, 다중 규모 데이터 집계 및 CRF(조건부 무작위 필드)를 포함한 일련의 고급 기술을 보유하고 있습니다.

Pillow 라이브러리는 이미지 파일을 처리하고 읽기 위한 몇 가지 편리한 도구를 제공합니다. 다음으로 Pillow 라이브러리의 Image 클래스를 사용하여 이미지 파일을 읽습니다. 코드는 다음과 같습니다:

from PIL import Image
im = Image.open('example.jpg')

여기서 example.jpg를 자체 이미지 파일 이름으로 바꿀 수 있습니다.

DeepLab-v3+ 모델과 우리가 읽은 이미지를 사용하면 상세한 이미지 의미 분할 결과를 얻을 수 있습니다. 사전 훈련된 DeepLab-v3+ 모델을 사용하려면 모델 가중치 파일을 다운로드해야 합니다. 공식 TensorFlow 모델 페이지에서 찾을 수 있습니다.

# 导入预训练的 DeepLab-v3+ 模型
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose, Concatenate, Activation, MaxPooling2D, Conv2D, BatchNormalization, Dropout 

def create_model(num_classes):
    # 加载 MobileNetV2 预训练模型
    base_model = MobileNetV2(input_shape=(256, 256, 3), include_top=False, weights='imagenet')

    # 获取对应层输出的张量
    low_level_features = base_model.get_layer('block_1_expand_relu').output
    x = base_model.get_layer('out_relu').output

    # 通过使用反卷积尺寸进行上采样和空洞卷积，构建 DeepLab-v3+ 系统，并针对特定的数据集来训练其分类器
    x = Conv2D(256, (1, 1), activation='relu', padding='same', name='concat_projection')(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = Conv2DTranspose(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', name='decoder_conv0')(x)
    x = BatchNormalization(name='decoder_bn0')(x)
    x = Activation('relu', name='decoder_relu0')(x)
    x = Concatenate(name='decoder_concat0')([x, low_level_features])
    x = Conv2D(128, (1, 1), padding='same', name='decoder_conv1')(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    x = Conv2DTranspose(64, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same', name='decoder_conv2')(x)
    x = BatchNormalization(name='decoder_bn2')(x)
    x = Activation('relu', name='decoder_relu2')(x)
    x = Conv2D(num_classes, (1, 1), padding='same', name='decoder_conv3')(x)
    x = Activation('softmax', name='softmax')(x)

    # 创建 Keras 模型，并返回它
    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

    return model

이제 모델을 성공적으로 로드했으므로 이미지의 의미론적 분할을 시작할 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np
import urllib.request

# 读取图像
urllib.request.urlretrieve('https://www.tensorflow.org/images/surf.jpg', 'image.jpg')
image = Image.open('image.jpg')
image_array = np.array(image)

# 加载训练好的模型
model = create_model(num_classes=21)
model.load_weights('deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5')
print('模型加载成功。')

# 将输入图像调整为模型所需形状，并进行语义分割
input_tensor = tf.convert_to_tensor(np.expand_dims(image_array, 0))
output_tensor = model(input_tensor)

# 显示语义分割结果
import matplotlib.pyplot as plt

parsed_results = output_tensor.numpy().squeeze()
parsed_results = np.argmax(parsed_results, axis=2)
plt.imshow(parsed_results)
plt.show()

이 코드를 실행하면 표시된 예와 유사한 색상 분포를 갖는 신경망 출력을 얻게 됩니다.

4. 요약

이 기사에서는 Python에서 이미지 의미 분할 기술을 사용하는 방법을 소개하고 사전 훈련된 DeepLab-v3+ 모델을 성공적으로 로드했습니다. 물론, 여기에 사용된 예는 방법 중 하나일 뿐이며 연구 방향에 따라 처리 방법도 달라집니다. 관심이 있으시면 이 분야를 자세히 알아보고 자신의 프로젝트에 이러한 기술을 사용해 보십시오.

위 내용은 Python에서 이미지 의미 분할 기술을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!