Segmentacija slike sa preciznošću piksela je ključna tehnika u obradi slike i kompjuterskom vidu. Odnosi se na proces podjele slike na više segmenata ili regija na osnovu određenih atributa kao što su boja, intenzitet ili tekstura. Primarni cilj ove segmentacije je pojednostaviti i/ili promijeniti reprezentaciju slike u nešto smislenije i lakše za analizu. U ovom članku ćemo raspravljati o rješenju ovog problema i dati korak po korak objašnjenje Python koda za implementaciju segmentacije slike s preciznošću piksela.
Pristup segmentaciji slike s preciznošću piksela
Uobičajeni pristup rješavanju segmentacije slike preciznosti piksela je korištenje algoritama za strojno učenje pod nadzorom, kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN). CNN-ovi su posebno pogodni za ovaj zadatak jer mogu naučiti identificirati i klasificirati više aspekata slike, uključujući regije i granice. Da bismo postigli visoku preciznost u segmentaciji, obučit ćemo CNN na velikom skupu podataka označenih slika, što će pomoći modelu da nauči karakteristike različitih regija na slikama.
Dodatno, razne biblioteke i funkcije mogu olakšati implementaciju CNN-a za segmentaciju slike preciznosti piksela. Dvije široko korišćene biblioteke za ovu svrhu su TensorFlow i Keras.
TensorFlow i Keras za segmentaciju slike
TensorFlow je biblioteka otvorenog koda za mašinsko učenje koju je razvio Google. Veoma je efikasan i široko se koristi za različite zadatke mašinskog učenja, uključujući segmentaciju slike. Pruža fleksibilnu i efikasnu platformu za numeričko računanje i razvoj modela mašinskog učenja.
Keras je user-friendly API za neuronske mreže visokog nivoa, napisan u Pythonu i sposoban da radi na TensorFlow-u. Keras pojednostavljuje proces izgradnje i obuke neuronskih mreža, omogućavajući brzu prototipizaciju i ponavljanje. Za segmentaciju slike, Keras nudi seriju unaprijed napravljenih slojeva i modela koji se mogu lako prilagoditi konkretnom problemu.
Sada, zaronimo u detaljna objašnjenja Python koda za segmentaciju slike preciznosti piksela.
# Importing required libraries import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Concatenate from tensorflow.keras.optimizers import Adam
U kodu iznad, počinjemo uvozom potrebnih biblioteka i modula. Koristimo TensorFlow i Keras za izgradnju našeg modela segmentacije slike.
# Defining the model architecture
def build_model(input_shape):
inputs = Input(input_shape)
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
# More layers can be added if required
up3 = Concatenate(axis=3)([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv2), conv1])
conv3 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(up3)
up4 = Concatenate(axis=3)([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3), conv0])
conv4 = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(up4)
model = Model(inputs=[inputs], outputs=[conv4])
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
U ovom isječku koda definiramo arhitekturu našeg CNN-a, koja se sastoji od nekoliko konvolucijskih slojeva, maksimalnog udruživanja i povećanja uzorkovanja. Također koristimo funkciju konkatenacije za kombiniranje karata karakteristika iz različitih slojeva.
Kada je arhitektura modela definirana, možete trenirati model na skupu podataka označenih slika i koristiti ga za izvođenje segmentacije slike s preciznošću piksela.
Ukratko, segmentacija slike preciznosti piksela je vitalna u mnogim aplikacijama za kompjuterski vid i obradu slike. Implementacija segmentacije slike s preciznošću piksela može se učiniti dostupnijom i efikasnijom korištenjem moćnih biblioteka kao što su TensorFlow i Keras.
