ImageAI (一) 使用Python快速简单实现图像内容预测 Image Prediction

简介
ImageAI是一个python的库，它能使开发人员用简单几行代码构建具有深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。它是由Moses Olafenwa和John Olafenwa两位开发并维护。
具体git地址：https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI
今天首先介绍一下使用imageai的准备工作，安装以及简单的实现image prediction
（以下内容git中都有详细介绍）

准备工作

首先当然是python，imageai暂时只支持3.5.1或之后的版本,一般都是用3.6吧
还有以下这些:
Tensorflow>=1.4.0
Numpy >=1.13.1
SciPy >=0.19.1
OpenCV
Pillow
Matplotlib
h5py
Keras 2.x

pip3 install xxx

安装
做好准备工作后就是安装了，可以直接使用pip3安装如下

pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

当然也可以将imageai-2.0.1-py3-none-any.whl下载之后安装

pip3 install C:\User\MyUser\Downloads\imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

Image Prediction
安装完之后进入正题，图像内容的预测。
ImageAI提供4种不同的算法和模型来进行图像预测，并在ImageNet-1000数据集上进行了训练。4种算法包括SqueezeNet，ResNet，InceptionV3和DenseNet。
这里也提供了四种模型训练好后的文件。

SqueezeNet（预测速度最快正确率中等）
ResNet50 （预测速度快正确率较高）
InceptionV3（预测速度慢正确率高）
DenseNet121（预测速度更慢正确率最高）

好了，选一个模型，将训练好后的内容下载下来就可以开始简单的图像预测啦！

prediction.py

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os
import time
#计时
start = time.time()

#当前路径 包含需要预测的图片，模型文件
execution_path = os.getcwd()

#创建预测类
prediction = ImagePrediction()

#设置预测模型 有以下四种
#SqueezeNet
#prediction.setModelTypeAsSqueezeNet()
#prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "squeezenet_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))

#ResNet50
#prediction.setModelTypeAsInceptionV3()
#prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))

#InceptionV3
#prediction.setModelTypeAsResNet()
#prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))

#DenseNet121
prediction.setModelTypeAsDenseNet()
prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "DenseNet-BC-121-32.h5"))

prediction.loadModel()

#预测图片，以及结果预测输出数目
predictions, probabilities = prediction.predictImage(os.path.join(execution_path, "1.jpg"), result_count=5 )

#结束计时
end = time.time()

#输出结果
for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):
    print(eachPrediction + " : " + eachProbability)

print ("\ncost time:",end-start)

看着代码去掉注释只用了大概十行作用就可以完成图像的预测了

先使用了git上提供的图片
car

我用四种模型都跑了一下结果如下

---squeezenet_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5---
sports_car : 45.9977924823761
convertible : 38.13416361808777
grille : 7.812434434890747
minivan : 2.406269498169422
pickup : 2.211885526776314

cost time: 6.432089567184448

---inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5---
convertible : 96.45639061927795
sports_car : 3.52620966732502
beach_wagon : 0.010831362305907533
car_wheel : 0.003940704118576832
pickup : 0.0006548482815560419

cost time: 15.786875247955322

---resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5---
convertible : 52.459555864334106
sports_car : 37.61284649372101
pickup : 3.1751200556755066
car_wheel : 1.817505806684494
minivan : 1.7487050965428352

cost time: 24.41988778114319

---DenseNet-BC-121-32.h5---
sports_car : 64.85629677772522
convertible : 13.065926730632782
beach_wagon : 8.915219455957413
car_wheel : 6.854388862848282
grille : 2.4432314559817314

cost time: 24.5520977973938

大概率都预测出了是跑车或是敞篷车。

我也随便挑了张照片试了一试

结果

Siberian_husky : 87.60582208633423 西伯利亚雪橇犬（二哈）
Eskimo_dog : 12.393762916326523 爱斯基摩犬
malamute : 0.00020242005120962858 阿拉斯加雪橇犬
dogsled : 0.00015880526689215912
Norwegian_elkhound : 6.489584336577536e-06

cost time: 20.758772611618042

结果还是不错的ヽ(￣▽￣)ﾉ

除此之外，git上还介绍了多张图的预测，预测速度的改变，多线程操作等。这里就不解释了，改动并不是很大。
今天暂时就到这儿吧，imageai还有图片物体检测/分隔，视频中物体检测和跟踪等等以后再继续介绍啦

代码以及模型文件我都放在了网盘上，有需要可以自行下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1ez_UH2K6tZmw5Px2CHxVuA 密码：z7sn

后续:
ImageAI (二) 使用Python快速简单实现物体检测 Object Detection
ImageAI (三) 使用Python快速简单实现视频中物体检测 Video Object Detection and Tracking

ImageAI (一) 使用Python快速简单实现图像内容预测 Image Prediction

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