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  • TensorFlow下利用MNIST训练模型识别手写数字

    本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字。

    训练MNIST数据集,并保存训练模型

    # Python3
    
    # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别
    
    import tensorflow as tf
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
    
    # 为输入图像和目标输出类别创建节点
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # 训练所需数据  占位符
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) # 训练所需标签数据  占位符
    
    # *************** 构建多层卷积网络 *************** #
    
    # 权重、偏置、卷积及池化操作初始化,以避免在建立模型的时候反复做初始化操作
    def weight_variable(shape):
      initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) # 取随机值,符合均值为0,标准差stddev为0.1
      return tf.Variable(initial)
    
    def bias_variable(shape):
      initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
      return tf.Variable(initial)
    
    # x 的第一个参数为图片的数量,第二、三个参数分别为图片高度和宽度,第四个参数为图片通道数。
    # W 的前两个参数为卷积核尺寸,第三个参数为图像通道数,第四个参数为卷积核数量
    # strides为卷积步长,其第一、四个参数必须为1,因为卷积层的步长只对矩阵的长和宽有效
    # padding表示卷积的形式,即是否考虑边界。"SAME"是考虑边界,不足的时候用0去填充周围,"VALID"则不考虑
    def conv2d(x, W):
      return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    
    # x 参数的格式同tf.nn.conv2d中的x,ksize为池化层过滤器的尺度,strides为过滤器步长
    def max_pool_2x2(x):
      return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
    
    #把x更改为4维张量,第1维代表样本数量,第2维和第3维代表图像长宽, 第4维代表图像通道数  
    x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) # -1表示任意数量的样本数,大小为28x28,深度为1的张量
    
    # 第一层:卷积
    W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) # 卷积在每个5x5的patch中算出32个特征。
    b_conv1 = bias_variable([32])
    
    h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) 
    
    # 第二层:池化
    h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
    
    # 第三层:卷积
    W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
    b_conv2 = bias_variable([64])
    
    h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
    
    # 第四层:池化
    h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
    
    # 第五层:全连接层
    W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
    b_fc1 = bias_variable([1024])
    
    h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
    h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
    
    # 在输出层之前加入dropout以减少过拟合
    keep_prob = tf.placeholder("float")
    h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
    
    # 第六层:全连接层
    W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
    b_fc2 = bias_variable([10])
    
    # 第七层:输出层
    y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
    
    # *************** 训练和评估模型 *************** #
    
    # 为训练过程指定最小化误差用的损失函数,即目标类别和预测类别之间的交叉熵
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
    
    # 使用反向传播,利用优化器使损失函数最小化
    train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
    
    # 检测我们的预测是否真实标签匹配(索引位置一样表示匹配)
    # tf.argmax(y_conv,dimension), 返回最大数值的下标 通常和tf.equal()一起使用,计算模型准确度
    # dimension=0 按列找  dimension=1 按行找
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))  
    
    # 统计测试准确率, 将correct_prediction的布尔值转换为浮点数来代表对、错,并取平均值。
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
    
    saver = tf.train.Saver() # 定义saver
    
    # *************** 开始训练模型 *************** #
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
        for i in range(1000):
          batch = mnist.train.next_batch(50)
          if i%100 == 0:
            # 评估模型准确度,此阶段不使用Dropout
            train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
            print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
    
          # 训练模型,此阶段使用50%的Dropout
          train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) 
    
        saver.save(sess, './save/model.ckpt') #模型储存位置
    
        print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images [0:2000], y_: mnist.test.labels [0:2000], keep_prob: 1.0}))
    

    手写数字图像预处理

    然后自己手写数字

    利用Python和OpenCV进行图像预处理

    需要安装Python的OpenCV接口(安装命令:pip install opencv-python)
    MNIST要求数据为28*28像素,单通道,且需要二值化。

    import cv2
    
    global img
    global point1, point2
    def on_mouse(event, x, y, flags, param):
        global img, point1, point2
        img2 = img.copy()
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:         #左键点击
            point1 = (x,y)
            cv2.circle(img2, point1, 10, (0,255,0), 5)
            cv2.imshow('image', img2)
        elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE and (flags & cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON):   #按住左键拖曳
            cv2.rectangle(img2, point1, (x,y), (255,0,0), 5) # 图像,矩形顶点,相对顶点,颜色,粗细
            cv2.imshow('image', img2)
        elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:         #左键释放
            point2 = (x,y)
            cv2.rectangle(img2, point1, point2, (0,0,255), 5) 
            cv2.imshow('image', img2)
            min_x = min(point1[0], point2[0])     
            min_y = min(point1[1], point2[1])
            width = abs(point1[0] - point2[0])
            height = abs(point1[1] -point2[1])
            cut_img = img[min_y:min_y+height, min_x:min_x+width]
            resize_img = cv2.resize(cut_img, (28,28)) # 调整图像尺寸为28*28
            ret, thresh_img = cv2.threshold(resize_img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) # 二值化
            cv2.imshow('result', thresh_img)
            cv2.imwrite('./images/text.png', thresh_img)  # 预处理后图像保存位置
    
    def main():
        global img
        img = cv2.imread('./images/src.jpg')  # 手写数字图像所在位置
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换图像为单通道(灰度图)
        cv2.namedWindow('image')
        cv2.setMouseCallback('image', on_mouse) # 调用回调函数
        cv2.imshow('image', img)
        cv2.waitKey(0)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    运行上方代码,利用鼠标框选自己手写数字区域,完成图像预处理,可得到如下图像

    手写数字识别

    完成图像预处理后,即可将图片输入到网络中进行识别

    
    from PIL import Image
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    
    im = Image.open('./images/text.png')
    data = list(im.getdata())
    result = [(255-x)*1.0/255.0 for x in data] 
    print(result)
    
    # 为输入图像和目标输出类别创建节点
    x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784]) # 训练所需数据  占位符
    
    # *************** 构建多层卷积网络 *************** #
    def weight_variable(shape):
      initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) # 取随机值,符合均值为0,标准差stddev为0.1
      return tf.Variable(initial)
    
    def bias_variable(shape):
      initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
      return tf.Variable(initial)
    
    def conv2d(x, W):
      return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    
    def max_pool_2x2(x):
      return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
    
    x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) # -1表示任意数量的样本数,大小为28x28,深度为1的张量
    
    W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) # 卷积在每个5x5的patch中算出32个特征。
    b_conv1 = bias_variable([32])
    h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) 
    h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
    
    W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
    b_conv2 = bias_variable([64])
    h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
    h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
    
    W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
    b_fc1 = bias_variable([1024])
    h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
    h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
    
    # 在输出层之前加入dropout以减少过拟合
    keep_prob = tf.placeholder("float")
    h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
    
    # 全连接层
    W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
    b_fc2 = bias_variable([10])
    
    # 输出层
    # tf.nn.softmax()将神经网络的输层变成一个概率分布
    y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
    
    saver = tf.train.Saver() # 定义saver
    
    # *************** 开始识别 *************** #
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        saver.restore(sess, "./save/model.ckpt")#这里使用了之前保存的模型参数
    
        prediction = tf.argmax(y_conv,1)
        predint = prediction.eval(feed_dict={x: [result],keep_prob: 1.0}, session=sess)
    
        print("recognize result: %d" %predint[0])
    

    运行上述程序,即可得到识别结果,如下图所示:

    可以看到识别的结果为3, 大功告成!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qiuhlee/p/9866222.html
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