Dans l’optique d’une image de chèvre, votre programme devrait au mieux essayer de déterminer si la chèvre est à l’envers ou non.

Exemples

Ce sont des exemples de ce que l’entrée peut être. Pas d'entrées réelles

Contribution:

Sortie: Downgoat

Spec

Votre programme ne devrait pas dépasser 30 000 octets.

• L'entrée contiendra la chèvre complète
• La photo contiendra toujours une chèvre
• Si la chèvre est à l'envers, sortie Downgoat, sinonUpgoat

L'entrée sera toutefois vous pouvez prendre une image en tant qu'entrée (nom de fichier, base64 de l'image, etc.)

Ne vous fiez pas au nom de l’image ou à d’autres métadonnées pour contenir «Upgoat» ou «Downgoat», car les noms de fichier de référence sont juste pour référence.

S'il vous plaît ne pas hardcode . C'est ennuyeux, je ne peux pas l'appliquer complètement mais je peux demander gentiment.

Cas de test

Gist avec des images . les images commençant par downgoatont une Downgoatsortie et les images commençant par upgoatont une Upgoatsortie.

Deuxième lot de cas de test Assurez-vous de tester vos images sur tous les cas de test. Ces images sont un jpgs. Les tailles d'image ne varient mais pas par ce que beaucoup.

Remarque: Quelques cas de test peuvent être ajoutés avant d'accepter une réponse afin d'éviter les réponses codées en dur et de vérifier les performances générales du programme.

Points bonus pour obtenir mon avatar correct: P

Notation

Le score est un pourcentage qui peut être calculé par: (number_correct / total) * 100

Mathematica, 100%, 141 octets

f@x_:=Count[1>0]@Table[ImageInstanceQ[x,"caprine animal",RecognitionThreshold->i/100],{i,0,50}];If[f@#>f@ImageReflect@#,"Up","Down"]<>"goat"&

Eh bien, cela ressemble plus à de la triche. C'est aussi incroyablement lent et très bête. Function fvoit à peu près à quelle hauteur vous pouvez définir le seuil de reconnaissance dans l’un des systèmes intégrés de vision par ordinateur de Mathematica tout en reconnaissant l’image comme un animal caprin.

Nous voyons alors si l'image ou l'image retournée est plus boueuse. Ne fonctionne que sur l’image de votre profil car l’égalité est brisée au profit de downgoat. Il y a probablement beaucoup de façons d'améliorer cela, notamment de lui demander si l'image représente des bovidés ou d'autres généralisations du type d'entité Caprine.

La réponse sous forme écrite marque 100% pour le premier ensemble de tests et 94% pour le second ensemble de tests, car l'algorithme donne un résultat non concluant pour la chèvre 1. Ce résultat peut être remonté à 100% au prix d'un temps de calcul encore plus long. tester plus de valeurs de RecognitionThreshold. Ressuscitant 100à 1000sufficies; Pour une raison quelconque, Mathematica pense que c'est une image très inconsistante! Changer l'entité de reconnaissance d'un animal caprin à un mammifère sabot semble également fonctionner.

Ungolfed:

goatness[image_] := Count[
                      Table[
                        ImageInstanceQ[
                          image, Entity["Concept", "CaprineAnimal::4p79r"],
                          RecognitionThreshold -> threshold
                        ],
                        {threshold, 0, 0.5, 0.01}
                      ],
                      True
                    ]

Function[{image},
  StringJoin[      
    If[goatness[image] > goatness[ImageReflect[image]],
      "Up",
      "Down"
    ],
    "goat"
  ]
]

Solution alternative, bonus de 100% +

g[t_][i_] := ImageInstanceQ[i, "caprine animal", RecognitionThreshold -> t]
f[i_, l_: 0, u_: 1] := Module[{m = (2 l + u)/3, r},
  r = g[m] /@ {i, ImageReflect@i};
  If[Equal @@ r,
   If[First@r, f[i, m, u], f[i, l, m]],
   If[First@r, "Up", "Down"] <> "goat"
   ]
  ]

Celui-ci utilise la même stratégie qu'auparavant, mais avec une recherche binaire au dessus du seuil. Il y a deux fonctions impliquées ici:

• g[t]retourne si son argument est une image de chèvre avec seuil t.
• fprend trois paramètres: une image et une limite supérieure et inférieure sur le seuil. C'est récursif; cela fonctionne en testant un seuil mentre les seuils haut et bas (biaisé vers le bas). Si l'image et l'image réfléchie sont toutes deux bougeuses ou non, cela élimine la partie inférieure ou supérieure de la plage, selon le cas, et se rappelle. Sinon, si une image est chèvre et que l'autre n'est pas chèvre, elle est retournée Upgoatsi la première image est chèvre et Downgoatsinon (si la seconde, l'image réfléchie est chèvre).

Les définitions de fonctions méritent une petite explication. Tout d'abord, l'application de la fonction est associative à gauche. Cela signifie que quelque chose comme g[x][y]est interprété comme (g[x])[y]; "le résultat de g[x]appliqué à y."

Deuxièmement, l'attribution dans Mathematica équivaut à peu près à définir une règle de remplacement. Autrement dit, f[x_] := x^2ne signifie pas "déclarer une fonction nommée favec le paramètre xqui retourne x^2;" sa signification est plus proche de, "chaque fois que vous voyez quelque chose comme f[ ... ], appelez la chose à l'intérieur xet remplacez la chose entière par x^2".

En réunissant ces deux éléments, nous pouvons voir que la définition de gindique à Mathematica de remplacer toute expression de la forme (g[ ... ])[ ... ]par la partie droite de la tâche.

Lorsque Mathematica rencontre l'expression g[m](dans la deuxième ligne de f), il voit que l'expression ne correspond à aucune règle connue et la laisse inchangée. Ensuite, il correspond à l' Mapopérateur /@, dont les arguments sont g[m]et à la liste {i, ImageReflect@i}. ( /@est une notation infixe; cette expression est exactement équivalente à Map[g[m], { ... }].) Le Mapest remplacé par l'application de son premier argument à chaque élément de son second argument, nous obtenons donc {(g[m])[i], (g[m])[ ... ]}. Mathematica voit maintenant que chaque élément correspond à la définition de get effectue le remplacement.

De cette manière, nous devons gagir comme une fonction qui renvoie une autre fonction. c'est-à-dire qu'il agit à peu près comme nous l'avons écrit:

g[t_] := Function[{i}, ImageInstanceQ[i, "caprine animal", RecognitionThreshold -> t]]

(Sauf dans ce cas, cela g[t]équivaut à un Function, alors qu'avant g[t], il n'était pas transformé du tout.)

Le dernier tour que j'utilise est un motif optionnel. Le modèle l_ : 0signifie "correspond à n'importe quelle expression et le rend disponible en tant que l, ou ne correspond à rien et le rend 0disponible l". Donc, si vous appelez f[i]avec un seul argument (l’image à tester), c’est comme si vous aviez appelé f[i, 0, 1].

Voici le harnais de test que j'ai utilisé:

gist = Import["https://api.github.com/gists/3fb94bfaa7364ccdd8e2", "JSON"];
{names, urls} = Transpose[{"filename", "raw_url"} /. Last /@ ("files" /. gist)];
images = Import /@ urls;
result = f /@ images
Tally@MapThread[StringContainsQ[##, IgnoreCase -> True] &, {names, result}]
(* {{True, 18}} *)

user = "items" /.
           Import["https://api.stackexchange.com/2.2/users/40695?site=codegolf", "JSON"];
pic = Import[First["profile_image" /. user]];
name = First["display_name" /. user];
name == f@pic
(* True *)

JavaScript, 93,9%

var solution = function(imageUrl, settings) {

  // Settings
  settings = settings || {};
  var colourDifferenceCutoff = settings.colourDifferenceCutoff || 0.1,
      startX = settings.startX || 55,
      startY = settings.startY || 53;

  // Draw the image to the canvas
  var canvas = document.createElement("canvas"),
      context = canvas.getContext("2d"),
      image = new Image();
  image.src = imageUrl;
  image.onload = function(e) {
    canvas.width = image.width;
    canvas.height = image.height;
    context.drawImage(image, 0, 0);

    // Gets the average colour of an area
    function getColour(x, y) {

      // Get the image data from the canvas
      var sizeX = image.width / 100,
          sizeY = image.height / 100,
          data = context.getImageData(
            x * sizeX | 0,
            y * sizeY | 0,
            sizeX | 0,
            sizeY | 0
          ).data;

      // Get the average of the pixel colours
      var average = [ 0, 0, 0 ],
          length = data.length / 4;
      for(var i = 0; i < length; i++) {
        average[0] += data[i * 4] / length;
        average[1] += data[i * 4 + 1] / length;
        average[2] += data[i * 4 + 2] / length;
      }
      return average;
    }

    // Gets the lightness of similar colours above or below the centre
    function getLightness(direction) {
      var centre = getColour(startX, startY),
          colours = [],
          increment = direction == "above" ? -1 : 1;
      for(var y = startY; y > 0 && y < 100; y += increment) {
        var colour = getColour(startX, y);

        // If the colour is sufficiently different
        if(
          (
            Math.abs(colour[0] - centre[0]) +
            Math.abs(colour[1] - centre[1]) +
            Math.abs(colour[2] - centre[2])
          ) / 256 / 3
          > colourDifferenceCutoff
        ) break;
        else colours.push(colour);
      }

      // Calculate the average lightness
      var lightness = 0;
      for(var i = 0; i < colours.length; i++) {
        lightness +=
          (colours[i][0] + colours[i][1] + colours[i][2])
          / 256 / 3 / colours.length;
      }

      /*
      console.log(
        "Direction:", direction,
        "Checked y = 50 to:", y,
        "Average lightness:", lightness
      );
      */
      return lightness;
    }

    // Compare the lightness above and below the starting point
    //console.log("Results for:", imageUrl);
    var above = getLightness("above"),
        below = getLightness("below"),
        result = above > below ? "Upgoat" : "Downgoat";
    console.log(result);
    return result;
  };
};

<div ondrop="event.preventDefault();r=new FileReader;r.onload=e=>{document.getElementById`G`.src=imageUrl=e.target.result;console.log=v=>document.getElementById`R`.textContent=v;solution(imageUrl);};r.readAsDataURL(event.dataTransfer.files[0]);" ondragover="event.preventDefault()" style="height:160px;border-radius:12px;border:2px dashed #999;font-family:Arial,sans-serif;padding:8px"><p style="font-style:italic;padding:0;margin:0">Drag & drop image <strong>file</strong> (not just link) to test here... (requires HTML5 browser)</p><image style="height:100px" id="G" /><pre id="R"></pre></div>

Explication

Mise en œuvre simple de l 'idée de @BlackCap de vérifier d' où vient la lumière.

La plupart des chèvres sont au centre de leurs images et leur ventre est toujours plus sombre que leur dos à cause de la lumière du soleil. Le programme commence au milieu de l'image et note la couleur. La luminosité moyenne des pixels situés au-dessus et au-dessous du centre est alors atteinte jusqu'à ce que la couleur soit différente de la couleur au centre (lorsque le corps de la chèvre se termine et l'arrière-plan commence). Le côté le plus léger détermine s'il s'agit d'une hausse ou d'une baisse.

Échec pour les commandes descendantes 9 et ascendantes 7 et 9 dans le deuxième cas test.

Python, 100%, 225 octets

import requests

SEARCH = "http://www.bing.com/images/searchbyimage?FORM=IRSBIQ&cbir=sbi&imgurl="
THRESHOLD = 30
url = raw_input()
print "Upgoat" if requests.get(SEARCH + url).content.count('img') > THRESHOLD else "Downgoat"

Utilisez la recherche d'images inversée sur la chèvre. Si la page renvoie une quantité satisfaisante de résultats, il s'agit probablement d'une chèvre ascendante. Cette solution ne fonctionnera probablement pas sur les chèvres dessinées à la main ou si Bing est corrompu.

Java, 93,9% 100%

Cela fonctionne en déterminant le contraste des lignes dans la partie supérieure et inférieure de l'image. Je suppose que le contraste dans la moitié inférieure de l'image est plus important pour 2 raisons:

• les 4 pattes sont dans la partie basse
• l'arrière-plan dans la partie supérieure sera flou, car il s'agit généralement de la zone floue

Je détermine le contraste pour chaque ligne en calculant la différence entre les valeurs de pixels voisins, en quadrillant la différence et en faisant la somme de tous les carrés.

Mise à jour

Certaines images du deuxième lot ont posé des problèmes avec l'algorithme d'origine.

upgoat3.jpg

Cette image utilisait une transparence qui avait été ignorée auparavant. Il existe plusieurs possibilités pour résoudre ce problème, mais j’ai simplement choisi de rendre toutes les images sur un fond noir 400x400. Cela présente les avantages suivants:

• gère les images avec canal alpha
• gère les images indexées et en niveaux de gris
• améliore les performances (pas besoin de traiter ces images 13MP)

downgoat8.jpg / upgoat8.jpg

Ces images ont des détails exagérés dans le corps de la chèvre. La solution ici était de rendre l’image floue dans le sens vertical uniquement. Cependant, cela a généré des problèmes avec les images du premier lot, qui ont des structures verticales en arrière-plan. La solution ici consistait simplement à compter les différences dépassant un certain seuil et à ignorer la valeur réelle de la différence.

En bref, l’algorithme mis à jour recherche les zones avec de nombreuses différences dans les images qui, après le prétraitement, ressemblent à ceci:

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.RenderingHints;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.Raster;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;

public class UpDownGoat {
    private static final int IMAGE_SIZE = 400;
    private static final int BLUR_SIZE = 50;

    private static BufferedImage blur(BufferedImage image) {
        BufferedImage result = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight() - BLUR_SIZE + 1,
                BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        for (int b = 0; b < image.getRaster().getNumBands(); ++b) {
            for (int x = 0; x < result.getWidth(); ++x) {
                for (int y = 0; y < result.getHeight(); ++y) {
                    int sum = 0;
                    for (int y1 = 0; y1 < BLUR_SIZE; ++y1) {
                        sum += image.getRaster().getSample(x, y + y1, b);
                    }
                    result.getRaster().setSample(x, y, b, sum / BLUR_SIZE);
                }
            }
        }
        return result;
    }

    private static long calcContrast(Raster raster, int y0, int y1) {
        long result = 0;
        for (int b = 0; b < raster.getNumBands(); ++b) {
            for (int y = y0; y < y1; ++y) {
                long prev = raster.getSample(0, y, b);
                for (int x = 1; x < raster.getWidth(); ++x) {
                    long current = raster.getSample(x, y, b);
                    result += Math.abs(current - prev) > 5 ? 1 : 0;
                    prev = current;
                }
            }
        }
        return result;
    }

    private static boolean isUp(File file) throws IOException {
        BufferedImage image = new BufferedImage(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        Graphics2D graphics = image.createGraphics();
        graphics.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION, RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BICUBIC);
        graphics.drawImage(ImageIO.read(file), 0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
        graphics.dispose();
        image = blur(image);
        int halfHeight = image.getHeight() / 2;
        return calcContrast(image.getRaster(), 0, halfHeight) < calcContrast(image.getRaster(),
                image.getHeight() - halfHeight, image.getHeight());
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.out.println(isUp(new File(args[0])) ? "Upgoat" : "Downgoat");
    }
}

Python 3, 91,6%

-edited avec les nouveaux cas de test

Définissez le nom de fichier sur l'image de chèvre que vous souhaitez tester. Il utilise un noyau pour rendre une image asymétrique haut / bas.J'ai essayé l'opérateur sobel, mais c'était mieux.

from PIL import Image, ImageFilter
import statistics
k=(2,2,2,0,0,0,-2,-2,-2)
filename='0.png'
im=Image.open(filename)
im=im.filter(ImageFilter.Kernel((3,3),k,1,128))
A=list(im.resize((10,10),1).getdata())
im.close()
a0=[]
aa=0
for y in range(0,len(A)):
    y=A[y]
    a0.append(y[0]+y[1]+y[2])
aa=statistics.mean(a0)
if aa<383.6974:
    print('Upgoat')
else:
    print('Downgoat')

OpenCV avec transformation de Hough, 100%

Mon idée de départ était de détecter les lignes verticales des pattes de la chèvre et de déterminer sa position verticale par rapport au corps et à l'horizon.

Il s'avère que, dans toutes les images, le sol est extrêmement bruyant, ce qui génère de nombreuses sorties de détection de bord Canny et les lignes détectées correspondantes de la transformation de Hough. Ma stratégie consistait alors à déterminer si les lignes horizontales se trouvaient dans la moitié supérieure ou inférieure de l'image, ce qui était suffisant pour résoudre le problème.

# Most of this code is from OpenCV examples
import cv2
import numpy as np

def is_upgoat(path):
    img = cv2.imread(path)
    height, width, channels = img.shape
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3)

    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200, None, 0, 0, np.pi/2-0.5, np.pi/2+0.5)
    rho_small = 0

    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 5000*(-b))
        y1 = int(y0 + 5000*(a))
        x2 = int(x0 - 5000*(-b))
        y2 = int(y0 - 5000*(a))

        if rho/height < 1/2: rho_small += 1
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),1, cv2.LINE_AA)

    output_dir = "output/"
    img_name = path[:-4]
    cv2.imwrite(output_dir + img_name + "img.jpg", img)
    cv2.imwrite(output_dir + img_name + "edges.jpg", edges)

    return rho_small / len(lines) < 1/2


for i in range(1, 10):
    downgoat_path = "downgoat" + str(i) + ".jpg"
    print(downgoat_path, is_upgoat(downgoat_path))

for i in range(1, 10):
    upgoat_path = "upgoat" + str(i) + ".jpg"
    print(upgoat_path, is_upgoat(upgoat_path))

Voici la fonction entière sans sortie d'images:

def is_upgoat(path):
    img = cv2.imread(path)
    height, width, channels = img.shape
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3)

    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200, None, 0, 0, np.pi/2-0.5, np.pi/2+0.5)
    rho_small = 0

    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        if rho/height < 1/2: rho_small += 1

    return rho_small / len(lines) < 1/2

Bords descendants:

Lignes Downgoat1:

Upgoat2 bords et lignes:

La méthode a même bien fonctionné sur des images particulièrement bruyantes. Voici les arêtes et les lignes de downgoat3:

Addenda

Il s'avère que le flou médian et le seuillage gaussien adaptatif avant que la transformation de Hough fonctionne bien mieux que la détection de bord Canny, surtout depuis que le flou médian est bon dans les zones bruyantes. Cependant, les problèmes de mon approche initiale sont immédiatement clairs: des lignes de fond bien visibles sont détectées, ainsi que le visage du bouc sur certaines images.

def is_upgoat2(path):
    img = cv2.imread(path)
    #height, width, channels = img.shape
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.medianBlur(gray, 19)
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

    lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 1, np.pi / 180, threshold=100,
                            minLineLength=50, maxLineGap=10)

    vert_y = []
    horiz_y = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        # Vertical lines
        if x1 == x2 or abs((y2-y1)/(x2-x1)) > 3:
            vert_y.append((y1+y2)/2)
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

        # Horizontal lines
        if x1 != x2 and abs((y2-y1)/(x2-x1)) < 1/3:
            horiz_y.append((y1+y2)/2)
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)


    print(np.median(vert_y), np.median(horiz_y))

Voici downgoat8:

Les contours (code non illustré) détectent assez bien le bord supérieur de la chèvre (colonne vertébrale) mais ne permettent pas d'obtenir la forme complète.

Recherche complémentaire: OpenCV utilise la détection d’objets basée sur les fonctionnalités Haar, qui est généralement utilisée pour des objets tels que les voitures et les visages, mais elle pourrait probablement aussi fonctionner pour les chèvres, étant donné leur forme particulière.

La reconnaissance des fonctionnalités 2D semble prometteuse (la correspondance des modèles ne fonctionnera pas à cause de la mise à l'échelle et de la rotation) mais je suis trop paresseux pour comprendre OpenCV pour C ++.

Python 3, Numpy, Scikit, 100%

Ce code exécute un classifieur d'images formé par des chèvres sur un seul nom de fichier, en imprimant "Upgoat" ou "Downgoat". Le code lui-même est une ligne de python3, précédée d’une simple chaîne gigantesque et d’une ligne d’importation. La chaîne géante est en fait le classifieur formé par les chèvres, qui n'est pas piqué au moment de l'exécution et qui reçoit l'image d'entrée pour la classification.

Le classificateur a été créé à l’aide du système TPOT de Randal Olson et de l’équipe de l’Université de Pennsylvanie. TPOT aide à faire évoluer les pipelines de classificateur d'images d'apprentissage automatique en utilisant la programmation génétique. Fondamentalement, il utilise une sélection artificielle pour choisir divers paramètres et types de classification afin de fonctionner au mieux avec les données d'entrée que vous lui donnez. Vous n'avez donc pas besoin de beaucoup d'informations sur l'apprentissage automatique pour obtenir une configuration de pipeline assez bonne. https://github.com/EpistasisLab/tpot . TPOT fonctionne sur scikit-learn, sur INRIA et al, http://scikit-learn.org/stable/

J'ai donné à TPOT une centaine d'images de chèvres trouvées sur Internet. J'ai choisi celles qui ressemblaient relativement aux chèvres dans Test, c'est-à-dire "dans un champ", de côté, sans plus rien de plus dans l'image. La sortie de ce processus TPOT était essentiellement un objet ExtraTreesClassifier de scikit-learn. Ce classificateur d'images, après avoir été formé (ou «en forme») sur mes chèvres, a été conservé dans l'immense chaîne. La chaîne ne contient donc pas simplement du code de classificateur, mais aussi "l'empreinte" de la formation de toutes les images de chèvre sur lesquelles elle a été formée.

J'ai légèrement triché pendant l'entraînement en incluant l'image de test 'chèvre debout sur un journal' dans les images d'entraînement, mais cela fonctionne quand même assez bien avec des images génériques de chèvre dans un champ. Il semble y avoir un compromis - plus je laisse TPOT fonctionner longtemps, plus le classifieur qu'il crée est performant. Cependant, les meilleurs classificateurs semblent aussi être «plus gros» et finalement se heurter à la limite de 30 000 octets donnée par @Downgoat dans le jeu de golf. Ce programme est actuellement à environ 27ko. Veuillez noter que le "deuxième groupe" d'images de test est cassé, de même que le "lien de sauvegarde". Je ne sais donc pas comment cela se passerait. Si elles devaient être réparées, je recommencerais probablement, réexécutais TPOT et lui transmettais un tas de nouvelles images, et voyais si je pouvais créer un nouveau classifieur de moins de 30 000 octets.

Merci

pickle d'importation, bz2, base64, numpy, sys, skimage.transform, skimage.io
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S0tX6iPW1vuU6PkPBhiN6ZbuWqEi5r8EgQxRdSMDrm2C2wJ35ItBOIAwgNYAwhzwCnjFYaYLe4zo
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S / 84Fp8AMwakQn2JjdgACpWYA7bjIRrLGtDkL0EC / wzdu + ttg9GUvl3BuQv7OJHS9NQBw + YEEKV0
BXkDbI36AKvsHLP1g1 / iP8aSBr8podjCY2fuLHnOOX4sthQSSyUwlC97ntxmDg28dRtbzRuQ0wP8
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BPBFEE // F3JFOFCQsfyJNg ==
'' '
print (['', 'Up', 'Down'] [int (pickle.loads (bz2.decompress (base64.b64decode (s)))) .ict (numpy.array ([skimage.transform.resize (skimage.io) .imread (sys.argv [1], as_grey = True), (24,12), mode = 'constant'). flatten ()]) [0])] + 'chèvre')

update: par demande, voici les données de formation redimensionnées au format 24x12 et combinées en une seule image pour faciliter le téléchargement / la présentation. c'est plus d'une centaine d'images. http://deeplearning.net/datasets/ , http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ , recherche d'images duckduckgo, recherche d'images Google, etc.

Scikit-learn avec Random Forests, 100%

L’approche éprouvée consiste à utiliser des réseaux de connexion, mais les forêts aléatoires peuvent très bien fonctionner prêtes à l’emploi (peu de paramètres à ajuster). Ici, je montre quelques techniques générales dans les tâches de classification des images.

J'ai commencé avec 100 images de chèvres pour l'entraînement, découvertes dans Google Images (aucun résultat AFAIK dans les données d'entraînement ne correspond aux données de test). Chaque image est redimensionnée à 20x16 en niveaux de gris, puis le tableau est aplati pour produire une ligne dans un tableau 2D. Une version retournée de l'image est également ajoutée en tant que ligne pour les données d'apprentissage. Je n'ai eu besoin d'aucune technique d'augmentation de données .

Ensuite, je nourris le tableau 2D dans le classifieur de forêt aléatoire et appelle prédire pour produire 50 arbres de décision. Voici le code (désordonné):

RESIZE_WIDTH = 20
RESIZE_HEIGHT = 16

def preprocess_img(path):
    img = cv2.imread(path, 0)  # Grayscale
    resized_img = cv2.resize(img, (RESIZE_WIDTH, RESIZE_HEIGHT))
    return resized_img


def train_random_forest(downgoat_paths, upgoat_paths, data_paths):
    assert len(data_paths) == 100
    # Create blank image grid
    img_grid = np.zeros((10*RESIZE_HEIGHT, 10*RESIZE_WIDTH), np.uint8)

    # Training data
    TRAINING_EXAMPLES = 2*len(data_paths)
    train_X = np.zeros((TRAINING_EXAMPLES, RESIZE_WIDTH*RESIZE_HEIGHT), np.uint8)
    train_y = np.zeros(TRAINING_EXAMPLES, np.uint8)

    TEST_EXAMPLES = len(downgoat_paths) + len(upgoat_paths)
    test_X = np.zeros((TEST_EXAMPLES, RESIZE_WIDTH*RESIZE_HEIGHT), np.uint8)
    test_y = np.zeros(TEST_EXAMPLES, np.uint8)


    for i, data_path in enumerate(data_paths):
        img = preprocess_img(data_path)

        # Paste to grid
        ph = (i//10) * RESIZE_HEIGHT
        pw = (i%10) * RESIZE_WIDTH
        img_grid[ph:ph+RESIZE_HEIGHT, pw:pw+RESIZE_WIDTH] = img
        flipped_img = np.flip(img, 0)

        # Add to train array
        train_X[2*i,], train_y[2*i] = img.flatten(), 1
        train_X[2*i+1,], train_y[2*i+1] = flipped_img.flatten(), 0

    cv2.imwrite("grid.jpg", img_grid)

    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, verbose=1)
    clf.fit(train_X, train_y)
    joblib.dump(clf, 'clf.pkl')

    for i, img_path in enumerate(downgoat_paths + upgoat_paths):
        test_X[i,] = preprocess_img(img_path).flatten()
        test_y[i] = (i >= len(downgoat_paths))


    predict_y = clf.predict(test_X)
    print(predict_y)
    print(test_y)
    print(accuracy_score(predict_y, test_y))

    # Draw tree 0
    tree.export_graphviz(clf.estimators_[0], out_file="tree.dot", filled=True)
    os.system('dot -Tpng tree.dot -o tree.png')


def main():
    downgoat_paths = ["downgoat" + str(i) + ".jpg" for i in range(1, 10)]
    upgoat_paths = ["upgoat" + str(i) + ".jpg" for i in range(1, 10)]
    data_paths = ["data/" + file for file in os.listdir("data")]

    train_random_forest(downgoat_paths, upgoat_paths, data_paths)

Voici le premier arbre de décision (mais comme le modèle est dans un ensemble, il n'est pas particulièrement utile )