طبقه‌بندی تصویر با scikit-learn

طبقه‌بندی تصویر با scikit-learn: راهنمای جامع

مقدمه

طبقه‌بندی تصویر، یکی از وظایف مهم در بینایی کامپیوتر است که به منظور دسته‌بندی خودکار تصاویر به دسته‌های از پیش تعریف‌شده انجام می‌شود. این امر در طیف وسیعی از کاربردها مانند تشخیص اشیاء در تصاویر، دسته‌بندی تصاویر پزشکی و تشخیص چهره افراد حائز اهمیت است.

کتابخانه scikit-learn به عنوان ابزاری قدرتمند در یادگیری ماشین، طیف وسیعی از الگوریتم‌ها و ابزارهای کاربردی را برای طبقه‌بندی تصویر ارائه می‌دهد که در این نوشتار به بررسی آنها می‌پردازیم.

مراحل طبقه‌بندی تصویر با scikit-learn:

۱. پیش پردازش تصاویر:

• بارگذاری و پیش پردازش تصاویر: تصاویر را از طریق آرایه‌های NumPy، فایل‌های تصویری یا رابط‌های برنامه‌نویسی (API) بارگذاری کنید.
• تبدیل فرمت: در صورت نیاز، فرمت تصاویر را به فرمت مناسب برای پردازش بعدی (مانند RGB یا grayscale) تبدیل کنید.
• تغییر اندازه: تصاویر را به اندازه دلخواه تغییر اندازه دهید.
• استانداردسازی: مقادیر پیکسل تصاویر را در یک بازه مشخص (مانند [۰, ۱] یا [-۱, ۱]) استاندارد کنید.

۲. استخراج ویژگی:

• انتخاب روش استخراج ویژگی: روش مناسب برای استخراج ویژگی از تصاویر را با توجه به نوع وظیفه، حجم داده و ویژگی‌های تصاویر انتخاب کنید. روش‌های رایج شامل هیستوگرام رنگ، بافت و تبدیل‌های مختلف مانند Hough یا Fourier هستند.
• پیاده‌سازی روش انتخابی: از ابزارهای scikit-learn مانند hog، lbp و skimage.feature.texture برای پیاده‌سازی روش‌های مختلف استخراج ویژگی استفاده کنید.
• استخراج ویژگی: ویژگی‌ها را از تصاویر استخراج کنید.

۳. انتخاب و آموزش مدل:

• انتخاب الگوریتم: با توجه به نوع وظیفه (چند کلاسه یا دودویی) و حجم داده، الگوریتم مناسب را از بین الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند SVM، Random Forest و Logistic Regression انتخاب کنید.
• تقسیم داده ها: داده ها را به مجموعه های آموزش و تست تقسیم کنید. مجموعه داده آموزش برای آموزش مدل و مجموعه داده تست برای ارزیابی عملکرد آن استفاده می شود.
• آموزش مدل: مدل را با استفاده از مجموعه داده آموزش و ویژگی‌های استخراج شده آموزش دهید.

۴. ارزیابی و بهینه‌سازی:

• محاسبه معیارهای عملکرد: از معیارهای مناسب مانند دقت، فراخوان، AUC، F1-score و غیره برای ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه داده تست استفاده کنید.
• تجزیه و تحلیل نتایج: نتایج را به دقت بررسی کنید و در صورت نیاز مدل را با تنظیم پارامترها، انتخاب الگوریتم مناسب تر یا افزایش حجم داده ها، بهینه کنید.

ابزارهای کاربردی scikit-learn:

• skimage: کتابخانه‌ای برای پردازش تصویر و تحلیل که در scikit-learn ادغام شده است.
• joblib: کتابخانه‌ای برای موازی‌سازی و ذخیره‌سازی مدل‌ها که در scikit-learn استفاده می‌شود.
• OpenCV: کتابخانه‌ای تخصصی برای پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر که می‌تواند با scikit-learn ادغام شود.

مثال: طبقه‌بندی تصاویر دست نوشته با استفاده از scikit-learn

در ادامه، مثالی از طبقه‌بندی تصاویر دست نوشته از مجموعه داده MNIST با استفاده از scikit-learn ارائه می‌شود:

from sklearn.datasets import mnist
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# بارگذاری و پیش پردازش داده ها
X, y = mnist.load_data()
X = X.astype('float32') / ۲۵۵.۰
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=۰.۲)

# آموزش مدل SVM
model = SVC(gamma='scale')
model.fit(X_train, y_train)

# پیش‌بینی بر روی مجموعه داده تست
y_pred = model.predict(X_test)

# ارزیابی عملکرد مدل
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)