Python을 사용하여 이미지에 대한 카테고리 인식을 수행하는 방법

Python을 사용하여 사진 카테고리를 식별하는 방법

오늘날 사회에서 사진은 일상생활에서 없어서는 안 될 부분입니다. 스마트폰과 소셜 미디어의 확산으로 우리는 매일 수많은 이미지를 찍고 공유합니다. 이러한 사진을 효과적으로 분류하고 식별하는 방법은 삶의 질과 업무 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 이미지 카테고리를 식별하고 코드 예제를 첨부하는 방법을 소개합니다.

이미지 카테고리 인식을 위해 Python을 사용하려면 PIL(Python Imaging Library), tensorflow 및 keras를 포함하여 일반적으로 사용되는 일부 라이브러리의 도움이 필요합니다. 먼저 PIL 라이브러리를 사용하여 이미지를 로드하고 처리한 다음 분류를 위해 tensorflow 및 keras에서 제공하는 딥 러닝 모델을 사용합니다.

먼저 필수 라이브러리를 설치해야 합니다. PIL, tensorflow 및 keras는 pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install pillow tensorflow keras

필요한 라이브러리를 준비한 후 코드 작성을 시작할 수 있습니다. 먼저 훈련된 딥러닝 모델을 로드해야 합니다. 이 기사에서는 ImageNet 데이터 세트에서 훈련된 사전 훈련된 ResNet50 모델을 예로 사용합니다.

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet')

다음으로 PIL 라이브러리를 사용하여 인식할 이미지를 로드하고 모델의 입력 요구 사항에 맞게 크기를 조정할 수 있습니다.

img_path = 'test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

이제 딥러닝 모델의 예측 메서드를 호출하여 이미지에 대한 카테고리 인식을 수행하고 인식 결과를 표시할 수 있습니다.

preds = model.predict(x)
pred_classes = decode_predictions(preds, top=3)[0]

for pred_class in pred_classes:
    print(pred_class[1], pred_class[2])

코드 예제에서는 decode_predictions 함수를 통해 예측을 사람이 읽을 수 있는 레이블로 디코딩하고 신뢰도가 가장 높은 상위 3개 예측만 표시합니다. 이런 식으로 이미지의 카테고리 인식 결과를 얻을 수 있습니다.

더 정확한 예측 결과를 얻으려면 자체 딥러닝 모델을 훈련하거나 더 복잡한 모델을 사용하여 ResNet50 모델을 대체할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 또한 훈련 데이터의 양과 유형을 늘리고 모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 예측의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

요약하자면, 이 글에서는 Python을 사용하여 이미지 카테고리를 식별하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 이러한 방법을 학습하고 적용함으로써 수많은 사진을 쉽게 분류하고 식별할 수 있어 생활과 업무의 효율성이 향상됩니다.

코드 예:

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet')

img_path = 'test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

preds = model.predict(x)
pred_classes = decode_predictions(preds, top=3)[0]

for pred_class in pred_classes:
    print(pred_class[1], pred_class[2])

이 기술은 더 확장될 수 있으며 Python을 사용하여 이미지 분류에 사용할 수 있습니다. 또한 딥 러닝을 사용하여 이미지에서 특정 개체를 식별하고 찾을 수 있습니다. 이는 많은 수동 프로세스에서 번거로운 작업입니다. 특히, 레이블이 지정된 데이터가 많을 때 딥 러닝은 사용 가능한 경우 탁월한 성능을 발휘합니다. 이 기사가 이미지 분류에 Python을 사용하는 방법을 이해하고 실제 애플리케이션에서 역할을 수행하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Python을 사용하여 이미지에 대한 카테고리 인식을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!