接著上一篇，這一篇把剩下兩個任務做完
- 讀取圖片和圖片預處理；
- 搭建VGG神經網絡；
- 開始訓練和一些訓練技巧；
- 製作新數據集和數據增強；
- 模型融合；
生成驗證碼：
首先在 查字體網 （百度可以搜到~）查到我們需要的字體
然後下載TTF文件，放到我們的文件目錄下。
生成驗證碼：
調用 數據集.py 程序並輸入生成數量，生成驗證碼
代碼：
from PIL import ImageFont, ImageDraw, ImageFilter, Image
import random
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import cv2
co = np.array(pd.read_csv('l.csv'))
k = []
num = int(input('請輸入生成數目並保存在/pic_data中: '))
for i in co:
k.append(tuple(i))
co = k
# 字體路徑
font_path = "RAVIE.TTF"
# 位數
numbers = 1
# 驗證碼大小
size = (120, 40)
# 背景顏色
bgcolor = (random.randint(0, 255), 0, 0)
# line 干擾線
draw_line = True
# 線數量範圍
line_numbers = (1, 4)
def bgfontrange():
global bgcolor
bgcolor = random.choice(co)
source1 = [str(x) for x in range(0, 10)] # 0-9之間
source2 = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l",
"m", "n", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z"]
source3 = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L",
"M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z"]
source = []
source.extend(source3)
source.extend(source1)
source.extend(source2)
# 隨機生成四個隨機數:
def make_text():
return "".join(random.sample(source, numbers)) # "",加上4個隨機數
# 隨機劃線
def make_line(draw, width, height):
begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
draw.line([begin, end], fill=(random.randint(170, 210), random.randint( 130, 170), random.randint(90, 130)), width=random.choice([2, 3])) # 繪線
def create_points(draw, point_chance, width, height):
chance = min(100, max(0, int(point_chance))) # 大小限制在[0, 100]
for w in range(width):
for h in range(height):
tmp = random.randint(0, 100)
if tmp > 100 - chance:
draw.point((w, h), fill=(random.randint(0, 200), 0, 0))
data = pd.DataFrame()
data1 = []
def rndChar():
return chr(random.randint(65, 122))
def rndColorChar():
return(random.randint(20, 110), random.randint(20, 110), random.randint(20, 110))
# 生成驗證碼
def make_codepng(index):
width, height = size # 圖片的寬度與高度
# RGBA是透明度
image = Image.new("RGB", (width, height), bgcolor) # 創建圖片
draw = ImageDraw.Draw(image) # 繪圖工具
text = make_text() # 生成隨機字符串
font = ImageFont.truetype(font_path, 29) # 定義字體大小
font_width, font_height = font.getsize(text) # 設置字體的寬度與高度
s = ''
for t in range(4):
s1 = make_text()
s = s + s1
bias = random.randint(-5, 5)
draw.text((25*t+10, (height-font_height)/2+bias),
s1, font=font, fill=rndColorChar())
text = s
data1.append(s)
if draw_line:
print("num : {}".format(index), end='\\r')
num = random.randint(1, 3)
for i in range(num):
make_line(draw, width, height)
create_points(draw, 6, width, height)
filename = r"./pic_data/"+text+".jpg"
# filename = text + '.jpg'
with open(filename, "wb") as file:
image.save(file, format='JPEG')
if not os.path.exists("./pic_data"):
os.makedirs("./pic_data")
for i in range(num):
bgfontrange() # 背景顏色隨機
make_codepng(i)
其中需要的文件是
（l.csv文件保存了對官方給出數據集的背景RGB值的取樣）
這樣就可以生成一模一樣的數據集啦~
模型融合：
一般來說，模型融合可以得到更好的測試集表現結果，當然前提是模型之間相關性越小越好、模型結構差距越大越好。我們這裡就使用Voting的方式進行融合，即對同一張圖片，使用不同的模型預測進行投票。
這裡我做了7個模型，放在了另一個文件夾裡：
不同模型採用了不同的預處理方式和網絡結構，子文件夾比如Net0，就存放了預處理方式和網絡結構及其模型。
由於後來官方改成了提交docker文件，程序改動比較大，這裡就不放出來啦，需要源碼的留下郵箱哦~
總結：
1、預處理很重要！
2、模型融合很重要！
3、調參數也是一個很重要的環節，這感覺更像一個需要經驗的地方，所以有時間不如選一個模型，嘗試一下怎麼把它的性能調到最高。
下期再見啦~
Ps：下一系列講一下SSD目標檢測算法及其實現，參考了Github上balance大神的SSD-tensorflow，但更多使用了Numpy而非tensorflow實現圖片的處理，而且由於balance大神寫的時候綜合考慮了模型的效率、應用性等等，代碼可能比較複雜；這裡的話就是使用了一個最簡單最直接的方法，參考論文復現的一個SSD-vgg網絡，效果如圖，儘快更新~
在宿舍隨手拍了一張圖（然後發現特徵很多，干擾也很多，正好適合測試一下目標檢測算法），然後第一張是balance大神的300×300的模型的結果，第二張是我們自己從頭搭建的模型的結果：
可以看到我們的模型對於小目標檢測效果似乎更好一點（比如桌子上的一些bottles），對遮擋目標的檢測也比較好（比如這個被衣服擋住的chair）；
但是可能存在過擬合的現象，比如把左下角的盆當成了chair（盆：我冤枉啊！），也有把書包檢測成chair的情況（書包：我也冤枉啊！）。
先放一下文件目錄吧，下期再見~
源碼就不分享啦~需要諮詢的私信小編01獲取~
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