Segmentacija slike s preciznošću piksela ključna je tehnika u obradi slike i računalnom vidu. Odnosi se na proces dijeljenja slike u više segmenata ili regija na temelju određenih atributa kao što su boja, intenzitet ili tekstura. Primarni cilj ove segmentacije je pojednostaviti i/ili promijeniti prikaz slike u nešto smislenije i lakše za analizu. U ovom ćemo članku raspravljati o rješenju ovog problema i dati korak po korak objašnjenje Python koda za implementaciju segmentacije slike točnosti piksela.
Pristup segmentaciji slike točnosti piksela
Uobičajeni pristup rješavanju segmentacije slike točnosti piksela je korištenje nadziranih algoritama strojnog učenja, kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN). CNN-ovi su posebno prikladni za ovaj zadatak jer mogu naučiti identificirati i klasificirati više aspekata u slici, uključujući regije i granice. Kako bismo postigli visoku točnost u segmentaciji, obučavat ćemo CNN na velikom skupu podataka označenih slika, što će pomoći modelu da nauči karakteristike različitih regija na slikama.
Dodatno, razne biblioteke i funkcije mogu olakšati implementaciju CNN-ova za segmentaciju slike točnosti piksela. Dvije široko korištene biblioteke za ovu svrhu su TensorFlow i Keras.
TensorFlow i Keras za segmentaciju slike
TensorFlow je biblioteka strojnog učenja otvorenog koda koju je razvio Google. Vrlo je učinkovit i široko se koristi za različite zadatke strojnog učenja, uključujući segmentaciju slike. Pruža fleksibilnu i učinkovitu platformu za numeričko računanje i razvoj modela strojnog učenja.
Keras je user-friendly API za neuronske mreže visoke razine, napisan u Pythonu i koji može raditi na TensorFlowu. Keras pojednostavljuje proces izgradnje i treniranja neuronskih mreža, omogućujući izradu prototipa i brzu iteraciju. Za segmentaciju slike, Keras nudi niz unaprijed izgrađenih slojeva i modela koji se mogu lako prilagoditi za određeni problem koji je pri ruci.
Uronimo sada u objašnjenje Python koda za preciznost segmentacije slike korak po korak.
# 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
U gornjem kodu započinjemo s uvozom potrebnih biblioteka i modula. Koristimo TensorFlow i Keras za izradu našeg modela segmentacije slike.
# 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
U ovom isječku koda definiramo arhitekturu našeg CNN-a, koja se sastoji od nekoliko slojeva konvolucije, maksimalnog udruživanja i povećanja uzorkovanja. Također koristimo funkciju spajanja za kombiniranje mapa značajki iz različitih slojeva.
Nakon što je definirana arhitektura modela, možete uvježbati model na skupu podataka označenih slika i koristiti ga za izvođenje segmentacije slike s preciznošću piksela.
Ukratko, segmentacija slike točnosti piksela ključna je u mnogim aplikacijama računalnog vida i obrade slike. Implementacija segmentacije slike s preciznošću piksela može se učiniti pristupačnijom i učinkovitijom pomoću moćnih biblioteka kao što su TensorFlow i Keras.
