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【火爐煉AI】機器學(xué)習(xí)051-視覺詞袋模型+極端隨機森林建立圖像分類器
(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )
視覺詞袋模型(Bag Of Visual Words，BOVW)來源于自然語言處理中的詞袋模型(Bag Of Words， BOW)，關(guān)于詞袋模型，可以參考我的博文【火爐煉AI】機器學(xué)習(xí)038-NLP創(chuàng)建詞袋模型.在NLP中，BOW的核心思想是將一個文檔當(dāng)做一個袋子，里面裝著各種各樣的單詞，根據(jù)單詞出現(xiàn)的頻次或權(quán)重來衡量某個單詞的重要性。BOW的一個重要特性是不考慮單詞出現(xiàn)的順序，句子語法等因素。
視覺詞袋模型BOVW是將BOW的核心思想應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域的一種方法，為了表示一幅圖像，我們可以將圖像看做文檔，即若干個“視覺單詞”的集合，和BOW一樣，不考慮這些視覺單詞出現(xiàn)的順序，故而BOVW的一個缺點是忽視了像素之間的空間位置信息(當(dāng)然，針對這個缺點有很多改進版本)。BOVW的核心思想可以從下圖中看出一二。
image
有人要問了，提取圖像的特征方法有很多，比如SIFT特征提取器，Star特征提取器等，為什么還要使用BOVW模型來表征圖像了？因為SIFT，Star這些特征提取器得到的特征矢量是多維的，比如SIFT矢量是128維，而且一幅圖像通常會包含成百上千個SIFT矢量，在進行下游機器學(xué)習(xí)計算時，這個計算量非常大，效率很低，故而通常的做法是用聚類算法對這些特征矢量進行聚類，然后用聚類中的一個簇代表BOVW中的一個視覺單詞，將同一幅圖像的SIFT矢量映射到視覺視覺單詞序列，生成視覺碼本，這樣，每一幅圖像都可以用一個視覺碼本矢量來描述，在后續(xù)的計算中，效率大大提高，有助于大規(guī)模的圖像檢索。
1. 使用BOVW建立圖像數(shù)據(jù)集
BOVW主要包括三個關(guān)鍵步驟：
1，提取圖像特征：提取算法可以使用SIFT，Star，HOG等方法，比如使用SIFT特征提取器，對數(shù)據(jù)集中的每一幅圖像都使用SIFT后，每一個SIFT特征用一個128維描述特征向量表示,假如有M幅圖像，一共提取出N個SIFT特征向量。
2，聚類得到視覺單詞：最常用的是K-means，當(dāng)然可以用其他聚類算法，使用聚類對Ｎ個SIFT特征向量進行聚類，K-means會將N個特征向量分成K個簇，使得每個簇內(nèi)部的特征向量都具有非常高的相似度，而簇間的相似度較低，聚類后會得到K個聚類中心(在BOVW中，聚類中心被稱為視覺單詞)。計算每一幅圖像的每一個SIFT特征到這K個視覺單詞的距離，并將其映射到距離最近的一個簇中(即該視覺單詞的對應(yīng)詞頻+1)。這樣，每一幅圖像都變成了一個與視覺單詞相對應(yīng)的詞頻矢量。
3，構(gòu)建視覺碼本：因為每一幅圖像的SIFT特征個數(shù)不相等，所以需要對這些詞頻矢量進行歸一化，將每幅圖像的SIFT特征個數(shù)變?yōu)轭l數(shù)，這樣就得到視覺碼本。
整個流程可以簡單地用下圖描述：
image
下面開始準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，首先從Caltech256圖像抽取3類，每一類隨機抽取20張圖片，組成一個小型數(shù)據(jù)集，每一個類別放在一個文件夾中，且文件夾的命名以數(shù)字和“-”開頭，數(shù)字就表示類別名稱。這個小數(shù)據(jù)集純粹是驗證算法是否能跑通。如下為準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)集：
image
首先來看第一步的代碼：提取圖像特征的代碼：
def __img_sift_features(self,image):
'''
提取圖片image中的Star特征的關(guān)鍵點，然后用SIFT特征提取器進行計算，
得到N行128列的矩陣，每幅圖中提取的Star特征個數(shù)不一樣，故而N不一樣，
但是經(jīng)過SIFT計算之后，特征的維度都變成128維。
返回該N行128列的矩陣
'''
keypoints=xfeatures2d.StarDetector_create().detect(image)
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_,feature_vectors=xfeatures2d.SIFT_create().compute(gray,keypoints)
return feature_vectors
然后將得到的所有圖片的N行128列特征集合起來，組成M行128列特征，構(gòu)建一個聚類算法，用這個算法來映射得到含有32個聚類中心(視覺單詞)的模型，將這128列特征映射到32個視覺單詞中(由于此處Kmeans我使用32個簇，故而得到32個視覺單詞，越復(fù)雜的項目，這個值要調(diào)整的越大，從幾百到幾千不等。)，在統(tǒng)計每一個特征出現(xiàn)的頻次，組成一個詞袋模型，如下代碼：
def __map_feature_to_cluster(self,img_path):
'''從單張圖片中提取Star特征矩陣(N行128列)，
再將該特征矩陣通過K-means聚類算法映射到K個類別中，每一行特征映射到一個簇中，得到N個簇標(biāo)號的向量，
統(tǒng)計每一個簇中出現(xiàn)的特征向量的個數(shù)，相當(dāng)于統(tǒng)計詞袋中某個單詞出現(xiàn)的頻次。
'''
img_feature_vectors=self.__img_sift_features(self.__get_image(img_path)) # N 行128列
cluster_labels=self.cluster_model.predict(img_feature_vectors)
# 計算這些特征在K個簇中的類別，得到N個數(shù)字，每個數(shù)字是0-31中的某一個，代表該Star特征屬于哪一個簇
# eg [30 30 30 6 30 30 23 25 23 23 30 30 16 17 31 30 30 30 4 25]
# 統(tǒng)計每個簇中特征的個數(shù)
vector_nums=np.zeros(self.clusters_num) # 32個元素
for num in cluster_labels:
vector_nums[num]+=1
# 將特征個數(shù)歸一化處理：得到百分比而非個數(shù)
sum_=sum(vector_nums)
return [vector_nums/sum_] if sum_>0 else [vector_nums] # 一行32列，32 個元素組成的list
上面僅僅是用一部分圖片來得到聚類中心，沒有用全部的圖像，因為部分圖像完全可以代表全部圖像。
第三步：獲取多張圖片的視覺碼本，將這些視覺碼本組成一個P行32列的矩陣。
def __calc_imgs_clusters(self,img_path_list):
'''獲取多張圖片的視覺碼本，將這些視覺碼本組成一個P行32列的矩陣，P是圖片張數(shù)，32是聚類的類別數(shù)。
返回該P行32列的矩陣'''
img_paths=list(itertools.chain(*img_path_list)) # 將多層list展開
code_books=[]
[code_books.extend(self.__map_feature_to_cluster(img_path)) for img_path in img_paths]
return code_books
完整的準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集的代碼比較長，如下：
# 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集
import cv2,itertools,pickle,os
from cv2 import xfeatures2d
from glob import glob
class DataSet:
def __init__(self,img_folder,cluster_model_path,img_ext='jpg',max_samples=12,clusters_num=32):
self.img_folder=img_folder
self.cluster_model_path=cluster_model_path
self.img_ext=img_ext
self.max_samples=max_samples
self.clusters_num=clusters_num
self.img_paths=self.__get_img_paths()
self.all_img_paths=[list(item.values())[0] for item in self.img_paths]
self.cluster_model=self.__load_cluster_model()
def __get_img_paths(self):
folders=glob(self.img_folder+'/*-*') # 由于圖片文件夾的名稱是數(shù)字+‘-’開頭，故而可以用這個來獲取
img_paths=[]
for folder in folders:
class_label=folder.split('\\')[-1]
img_paths.append({class_label:glob(folder+'/*.'+self.img_ext)})
# 每一個元素都是一個dict，key為文件夾名稱，value為該文件夾下所有圖片的路徑組成的list
return img_paths
def __get_image(self,img_path,new_size=200):
def resize_img(image,new_size):
'''將image的長或?qū)捴械淖钚≈嫡{(diào)整到new_size'''
h,w=image.shape[:2]
ratio=new_size/min(h,w)
return cv2.resize(image,(int(w*ratio),int(h*ratio)))
image=cv2.imread(img_path)
return resize_img(image,new_size)
def __img_sift_features(self,image):
'''
提取圖片image中的Star特征的關(guān)鍵點，然后用SIFT特征提取器進行計算，
得到N行128列的矩陣，每幅圖中提取的Star特征個數(shù)不一樣，故而N不一樣，
但是經(jīng)過SIFT計算之后，特征的維度都變成128維。
返回該N行128列的矩陣
'''
keypoints=xfeatures2d.StarDetector_create().detect(image)
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_,feature_vectors=xfeatures2d.SIFT_create().compute(gray,keypoints)
return feature_vectors
def __calc_imgs_features(self,img_path_list):
'''獲取多張圖片的特征矢量，這些特征矢量是合并到一起的，最終組成M行128列的矩陣，返回該矩陣.
此處的M是每張圖片的特征矢量個數(shù)之和，即N1+N2+N3....'''
img_paths=list(itertools.chain(*img_path_list)) # 將多層list展開
feature_vectors=[]
[feature_vectors.extend(self.__img_sift_features(self.__get_image(img_path))) for img_path in img_paths]
return feature_vectors
def __create_save_Cluster(self):
'''由于folders中含有大量圖片，故而取一小部分(max_samples)圖片來做K-means聚類。
'''
# 獲取要進行聚類的小部分圖片的路徑
cluster_img_paths=[list(item.values())[0][:self.max_samples] for item in self.img_paths]
feature_vectors=self.__calc_imgs_features(cluster_img_paths)
cluster_model = KMeans(self.clusters_num, # 建立聚類模型
n_init=10,
max_iter=10, tol=1.0)
cluster_model.fit(feature_vectors) # 對聚類模型進行訓(xùn)練
# 將聚類模型保存，以后就不需要再訓(xùn)練了。
with open(self.cluster_model_path,'wb+') as file:
pickle.dump(cluster_model,file)
print('cluster model is saved to {}.'.format(self.cluster_model_path))
return cluster_model
def __map_feature_to_cluster(self,img_path):
'''從單張圖片中提取Star特征矩陣(N行128列)，
再將該特征矩陣通過K-means聚類算法映射到K個類別中，每一行特征映射到一個簇中，得到N個簇標(biāo)號的向量，
統(tǒng)計每一個簇中出現(xiàn)的特征向量的個數(shù)，相當(dāng)于統(tǒng)計詞袋中某個單詞出現(xiàn)的頻次。
'''
img_feature_vectors=self.__img_sift_features(self.__get_image(img_path)) # N 行128列
cluster_labels=self.cluster_model.predict(img_feature_vectors)
# 計算這些特征在K個簇中的類別，得到N個數(shù)字，每個數(shù)字是0-31中的某一個，代表該Star特征屬于哪一個簇
# eg [30 30 30 6 30 30 23 25 23 23 30 30 16 17 31 30 30 30 4 25]
# 統(tǒng)計每個簇中特征的個數(shù)
vector_nums=np.zeros(self.clusters_num) # 32個元素
for num in cluster_labels:
vector_nums[num]+=1
# 將特征個數(shù)歸一化處理：得到百分比而非個數(shù)
sum_=sum(vector_nums)
return [vector_nums/sum_] if sum_>0 else [vector_nums] # 一行32列，32 個元素組成的list
def __calc_imgs_clusters(self,img_path_list):
'''獲取多張圖片的視覺碼本，將這些視覺碼本組成一個P行32列的矩陣，P是圖片張數(shù)，32是聚類的類別數(shù)。
返回該P行32列的矩陣'''
img_paths=list(itertools.chain(*img_path_list)) # 將多層list展開
code_books=[]
[code_books.extend(self.__map_feature_to_cluster(img_path)) for img_path in img_paths]
return code_books
def __load_cluster_model(self):
'''從cluster_model_path中加載聚類模型，返回該模型，如果不存在或出錯，則調(diào)用函數(shù)準(zhǔn)備聚類模型'''
cluster_model=None
if os.path.exists(self.cluster_model_path):
try:
with open(self.cluster_model_path, 'rb') as f:
cluster_model = pickle.load(f)
except:
pass
if cluster_model is None:
print('No valid model found, start to prepare model...')
cluster_model=self.__create_save_Cluster()
return cluster_model
def get_img_code_book(self,img_path):
'''獲取單張圖片的視覺碼本，即一行32列的list，每個元素都是對應(yīng)特征出現(xiàn)的頻率'''
return self.__map_feature_to_cluster(img_path)
def get_imgs_code_books(self,img_path_list):
'''獲取多張圖片的視覺碼本，即P行32列的list，每個元素都是對應(yīng)特征出現(xiàn)的頻率'''
return self.__calc_imgs_clusters(img_path_list)
def get_all_img_code_books(self):
'''獲取img_folder中所有圖片的視覺碼本'''
return self.__calc_imgs_clusters(self.all_img_paths)
def get_img_labels(self):
'''獲取img_folder中所有圖片對應(yīng)的label，可以從文件夾名稱中獲取'''
img_paths=list(itertools.chain(*self.all_img_paths))
return [img_path.rpartition('-')[0].rpartition('\\')[2] for img_path in img_paths]
def prepare_dataset(self):
'''獲取img_folder中所有圖片的視覺碼本和label，構(gòu)成數(shù)據(jù)集'''
features=self.get_all_img_code_books()
labels=self.get_img_labels()
return np.c_[features,labels]
2. 使用極端隨機森林建立模型
極端隨機森林是隨機森林算法的一個提升版本，可以參考我以前的文章【火爐煉AI】機器學(xué)習(xí)007-用隨機森林構(gòu)建共享單車需求預(yù)測模型.使用方法和隨機森林幾乎一樣。
# 極端隨機森林分類器
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
class CLF_Model:
def __init__(self,n_estimators=100,max_depth=16):
self.model=ExtraTreesClassifier(n_estimators=n_estimators,
max_depth=max_depth, random_state=12)
def fit(self,train_X,train_y):
self.model.fit(train_X,train_y)
def predict(self,newSample_X):
return self.model.predict(newSample_X)
其實，這個分類器很簡單，沒必要寫成類的形式。
對該分類器進行訓(xùn)練：
dataset_df=pd.read_csv('./prepared_set.txt',index_col=[0])
dataset_X,dataset_y=dataset_df.iloc[:,:-1].values,dataset_df.iloc[:,-1].values
model=CLF_Model()
model.fit(dataset_X,dataset_y)
3. 使用訓(xùn)練后模型預(yù)測新樣本
如下，我隨機測試三張圖片，均得到了比較好的結(jié)果。
# 用訓(xùn)練好的model預(yù)測新圖片，看看它屬于哪一類
new_img1='E:\PyProjects\DataSet\FireAI/test0.jpg'
img_code_book=dataset.get_img_code_book(new_img1)
predicted=model.predict(img_code_book)
print(predicted)
new_img2='E:\PyProjects\DataSet\FireAI/test1.jpg'
img_code_book=dataset.get_img_code_book(new_img2)
predicted=model.predict(img_code_book)
print(predicted)
new_img3='E:\PyProjects\DataSet\FireAI/test2.jpg'
img_code_book=dataset.get_img_code_book(new_img3)
predicted=model.predict(img_code_book)
print(predicted)
-------------------------------------輸---------出--------------------------------
[0]
[1]
[2]
--------------------------------------------完-------------------------------------
########################小**********結(jié)###############################
1，這個項目的難點在于視覺詞袋模型的理解和數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備，所以我將其寫成了類的形式，這個類具有一定的通用性，可以用于其他項目數(shù)據(jù)集的制備。
2，從這個項目可以看出視覺詞袋模型相對于原始的Star特征的優(yōu)勢：如果使用原來的Star特征，一張圖片會得到N行128列的特征數(shù)，而使用了BOVW模型，我們將N行128列的特征數(shù)據(jù)映射到1行32列的空間中，所以極大的降低了特征數(shù)，使得模型簡化，訓(xùn)練和預(yù)測效率提高。
3，一旦準(zhǔn)備好了數(shù)據(jù)集，就可以用各種常規(guī)的機器學(xué)習(xí)分類器進行分類，也可以用各種方法評估該分類器的優(yōu)劣，比如性能報告，準(zhǔn)確率，召回率等，由于這部分我在前面的文章中已經(jīng)講過多次，故而此處省略。
#################################################################
注：本部分代碼已經(jīng)全部上傳到(我的github)上，歡迎下載。
參考資料:
1, Python機器學(xué)習(xí)經(jīng)典實例，Prateek Joshi著，陶俊杰，陳小莉譯
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的词袋模型 matlab,【火炉炼AI】机器学习051-视觉词袋模型+极端随机森林建立图像分类器...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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