ImageAI:图像预测

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ImageAI 提供4种不同的算法及模型来执行图像预测,通过以下简单几个步骤即可对任何图片执行图像预测。提供用于图像预测的4种算法包括 SqueezeNetResNetInceptionV3DenseNet。这些算法中的每一个都有单独的模型文件,您必须根据所选算法使用相对应的模型文件,请单击以下链接下载所选算法的模型文件:

- SqueezeNet(文件大小:4.82 MB,预测时间最短,精准度适中)
- ResNet50 by Microsoft Research (文件大小:98 MB,预测时间较快,精准度高)
- InceptionV3 by Google Brain team (文件大小:91.6 MB,预测时间慢,精度更高)
- DenseNet121 by Facebook AI Research (文件大小:31.6 MB,预测时间较慢,精度最高)

很好!下载对应模型文件后,启动一个新的python项目,然后将模型文件复制到python文件(.py文件)所在的项目文件夹中。下载下面的图像,或者您所拍摄的任何图像并将其复制到python项目的文件夹中。然后创建一个python文件并为其命名; 例如FirstPrediction.py。然后将下面的代码写入python文件中:

FirstPrediction.py

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os
execution_path = os.getcwd()

prediction = ImagePrediction()
prediction.setModelTypeAsResNet()
prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))
prediction.loadModel()

predictions, probabilities = prediction.predictImage(os.path.join(execution_path, "1.jpg"), result_count=5 )
for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):
    print(eachPrediction + " : " + eachProbability)

示例结果:

convertible : 52.459555864334106
sports_car : 37.61284649372101
pickup : 3.1751200556755066
car_wheel : 1.817505806684494
minivan : 1.7487050965428352

让我们对示例中的图像预测代码进行解读:

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os 

上面的代码导入了ImageAI库和 python os 类。

execution_path = os.getcwd()

上面的代码获取包含python文件的文件夹路径(在本例中python文件为FirstPrediction.py)。

prediction = ImagePrediction()
prediction.setModelTypeAsResNet()
prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))
prediction.loadModel()

在上面的代码中,我们对ImagePrediction()类进行了实例化,第二行调用了.setModelTypeAsResNet()函数将预测对象的模型类型设置为ResNet,第三行设置了模型文件(resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5)的路径,第四行载入模型。

predictions, probabilities = prediction.predictImage(os.path.join(execution_path, "1.jpg"), result_count=5 )

在上面的代码中,我们定义了两个变量,他们的值将由所调用的函数predictImage()返回,其中predictImage()函数接受了两个参数,一个是指定要进行图像预测的图像文件路径,另一个参数result_count用于设置我们想要预测结果的数量(该参数的值可选1 to 100)。最后,predictImage()函数将返回预测的对象名和相应的百分比概率(percentage_probabilities)。

for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):
    print(eachPrediction + " : " + eachProbability)

在上面的代码获取了predictions变量中的每个对象名,并从probabilities变量中获取相应的百分比概率,最后将两者的结果打印到终端。

多图像预测

您可以多次调用.predictImage()函数来对多张图像进行预测,但是我们提供了一个简单的方法,您只需调用一次.predictMultipleImages()函数即可对多张图像进行预测。它的工作原理如下:

  • 定义普通的ImagePrediction实例
  • 通过.setModelTypeAsResNet()设置模型类型和.setModelPath()模型路径
  • 调用.loadModel()函数载入模型
  • 创建一个数组并将所有要预测的图像的路径添加到数组中。
  • 然后通过调用.predictMultipleImages()函数解析包含图像路径的数组并执行图像预测,通过解析result_count_per_image(默认值为2)的值来设定每个图像需要预测多少种可能的结果

以下是示例代码:

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os

execution_path = os.getcwd()

multiple_prediction = ImagePrediction()
multiple_prediction.setModelTypeAsResNet()
multiple_prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))
multiple_prediction.loadModel()

all_images_array = []

all_files = os.listdir(execution_path)
for each_file in all_files:
    if(each_file.endswith(".jpg") or each_file.endswith(".png")):
        all_images_array.append(each_file)

results_array = multiple_prediction.predictMultipleImages(all_images_array, result_count_per_image=5)

for each_result in results_array:
    predictions, percentage_probabilities = each_result["predictions"], each_result["percentage_probabilities"]
    for index in range(len(predictions)):
        print(predictions[index] + " : " + percentage_probabilities[index])
    print("-----------------------")

在上面的代码中,.predictMultipleImages()函数将返回一个由dict组成的array,每个dict包含了每张图像所预测出的可能图像名list和相应的百分比概率list,并把所有可能的对象名和概率打印到终端。

示例结果:

convertible : 52.459555864334106
sports_car : 37.61284649372101
pickup : 3.1751200556755066
car_wheel : 1.817505806684494
minivan : 1.7487050965428352
-----------------------
toilet_tissue : 13.99008333683014
jeep : 6.842949986457825
car_wheel : 6.71963095664978
seat_belt : 6.704962253570557
minivan : 5.861184373497963
-----------------------
bustard : 52.03368067741394
vulture : 20.936034619808197
crane : 10.620515048503876
kite : 10.20539253950119
white_stork : 1.6472270712256432
-----------------------

预测速度

ImageAI 为图像预测任务添加了预测速度调节功能,最多可使预测时间缩短60%。可选的速度模式有normal(default), fast, faster , fastest 。您只需要在调用loadModel()函数是指定参数prediction_speed的值为你想要的速度模式即可,如下所示。

prediction.loadModel(prediction_speed="fast")

为了观察不同速度模式间的差异,请查看下面不同速度模式下相同图像预测所花费的时间。(实验环境 OS:Windows 8, CPU:Intel Celeron N2820 2.13GHz)

速度模式=”normal”,花费时间= 5.9秒

convertible : 52.459555864334106
sports_car : 37.61284649372101
pickup : 3.1751200556755066
car_wheel : 1.817505806684494
minivan : 1.7487050965428352
-----------------------
toilet_tissue : 13.99008333683014
jeep : 6.842949986457825
car_wheel : 6.71963095664978
seat_belt : 6.704962253570557
minivan : 5.861184373497963
-----------------------
bustard : 52.03368067741394
vulture : 20.936034619808197
crane : 10.620515048503876
kite : 10.20539253950119
white_stork : 1.6472270712256432
-----------------------

速度模式=”fast”,花费时间= 3.4秒

sports_car : 55.5136501789093
pickup : 19.860029220581055
convertible : 17.88402795791626
tow_truck : 2.357563190162182
car_wheel : 1.8646160140633583
-----------------------
drum : 12.241223454475403
toilet_tissue : 10.96322312951088
car_wheel : 10.776633024215698
dial_telephone : 9.840480983257294
toilet_seat : 8.989936858415604
-----------------------
vulture : 52.81011462211609
bustard : 45.628002285957336
kite : 0.8065823465585709
goose : 0.3629807382822037
crane : 0.21266008261591196
-----------------------

速度模式=”faster”,花费时间= 2.7秒

sports_car : 79.90474104881287
tow_truck : 9.751049429178238
convertible : 7.056044787168503
racer : 1.8735893070697784
car_wheel : 0.7379394955933094
-----------------------
oil_filter : 73.52778315544128
jeep : 11.926891654729843
reflex_camera : 7.9965077340602875
Polaroid_camera : 0.9798810817301273
barbell : 0.8661789819598198
-----------------------
vulture : 93.00530552864075
bustard : 6.636220961809158
kite : 0.15161558985710144
bald_eagle : 0.10513027664273977
crane : 0.05982434959150851
-----------------------

速度模式=”fastest”,花费时间= 2.2秒

tow_truck : 62.5033438205719
sports_car : 31.26143217086792
racer : 2.2139860317111015
fire_engine : 1.7813067883253098
ambulance : 0.8790366351604462
-----------------------
reflex_camera : 94.00787949562073
racer : 2.345871739089489
jeep : 1.6016140580177307
oil_filter : 1.4121259562671185
lens_cap : 0.1283118617720902
-----------------------
kite : 98.5377550125122
vulture : 0.7469987496733665
bustard : 0.36855682265013456
bald_eagle : 0.2437378279864788
great_grey_owl : 0.0699841941241175
-----------------------

请注意:

在需要调整速度模式时,最好使用具有更高精度的模型(DenseNet or InceptionV3),或者预测图像是标志性的(明显的);这样更能确保预测的精准度。

图像输入类型

旧版本 ImageAI 图像预测功能仅支持指定图像文件路径的图像输入方式。新版本 ImageAI 图像预测功能支持3种输入类型,即 file path to image file(默认),numpy array of imageimage file stream。这意味着您在进行图像预测时可以使用上述格式返回文件到系统中。

要使用 numpy arrayfile stream 类型进行图像输入时,您只需要在.predictImage().predictMultipleImages()函数中声明input_type参数为arraystream即可,示例如下:

predictions, probabilities = prediction.predictImage(image_array, result_count=5 , input_type="array" ) # For numpy array input type
predictions, probabilities = prediction.predictImage(image_stream, result_count=5 , input_type="stream" ) # For file stream input type

多线程预测

当您在默认线程上开发像用户界面(UI)这样任务繁重的程序时,您应该考虑在新线程中运行图像预测。在新线程中使用ImageAI运行图像预测时注意以下事项:

  • 您可以创建ImagePrediction类的实例,设置其模型类型setModelTypeAsResNet()和模型文件路径setModelPath()
  • loadModel()predictImage() 函数必须在新线程中调用。

以下是使用多线程进行图像预测的示例代码:

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os
import threading
execution_path = os.getcwd()

prediction = ImagePrediction()
prediction.setModelTypeAsResNet()
prediction.setModelPath( os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))

picturesfolder = os.environ["USERPROFILE"] + "\Pictures\"
allfiles = os.listdir(picturesfolder)

class PredictionThread(threading.Thread):
    def init(self):
        threading.Thread.init(self)
    def run(self):
        prediction.loadModel()
    for eachPicture in allfiles:
        if eachPicture.endswith(".png") or eachPicture.endswith(".jpg"):
            predictions, probabilities = prediction.predictImage(picturesfolder + eachPicture, result_count=1)
            for prediction, percentage_probability in zip(predictions, probabilities):
                print(prediction + " : " + percentage_probability)

predictionThread = PredictionThread()
predictionThread.start()

文档

imageai.Prediction.ImagePrediction class


在任何的Python程序中通过实例化ImagePrediction类并调用下面的函数即可进行图像预测:

  • setModelTypeAsSqueezeNet() 如果您选择使用 SqueezeNet 模型文件来预测图像,你只需调用一次该函数。

  • setModelTypeAsResNet() 如果您选择使用 ResNet 模型文件来预测图像,你只需调用一次该函数。

  • setModelTypeAsInceptionV3() 如果您选择使用 InceptionV3Net 模型文件来预测图像,你只需调用一次该函数。

  • setModelTypeAsDenseNet() 如果您选择使用 DenseNet 模型文件来预测图像,你只需调用一次该函数。

  • setModelPath() 该函数用于设定模型文件的路径。模型文件必须与您设置的模型类型相对应。

  • loadModel() 该函数用于载入模型,在调用predictImage()函数之前需要调用此函数一次。该函数接收一个prediction_speed参数。该参数用于指定图像预测的速度模式,当速度模式设置为’fastest’时预测时间可缩短60%左右,具体取决于图像的质量。

    • prediction_speed(可选); 可接受的值是”normal”, “fast”, “faster”, “fastest”
  • predictImage() 此函数用于通过接收以下参数来预测指定图像:

    • input_type(可选),指定需要解析的输入类型。可接受的值是”file”, “array” and “stream” 。
    • image_input,指定图像的 file path/numpy array/image file stream 。
    • result_count(可选),指定要预测出多少种可能的对象类(默认预测出5中可能的对象类),可接受的范围是 1到1000之间的整数。

    此函数返回2个数组,即prediction_resultsprediction_probabilities。其中prediction_results包含可能的对象类;prediction_probabilities包含每个对象类的概率。 prediction_results数组中每个对象类的位置按prediction_probabilities数组中概率降序排列。

    :param input_type:
    :param image_input:
    :param result_count:
    :return prediction_results,prediction_probabilities:

  • predictMultipleImages() 此函数用于通过接收以下参数来预测指定图像:

    • input_type,指定需要解析的输入类型。可接受的值是”file”, “array” and “stream” 。
    • sent_images_array,指定图像的 file path array / numpy array / image file stream 。
    • result_count_per_image(可选),指定每张图像要预测出多少种可能的对象类(默认每张图像预测出2种可能的对象类),可接受的范围是1到1000之间的整数。

    此函数返回一个字典数组,每个字典包含2个数组,即prediction_resultsprediction_probabilitiesprediction_results包含可能的对象类;prediction_probabilities包含每个对象类的概率。prediction_results数组中每个对象类的位置按prediction_probabilities数组中概率降序排列。

    :param input_type:
    :param sent_images_array:
    :param result_count_per_image:
    :return output_array: