Panduan klasifikasi gambar untuk Python

Tugas Pengklasifikasi Gambar MediaPipe memungkinkan Anda melakukan klasifikasi pada gambar. Anda dapat menggunakan tugas ini untuk mengidentifikasi apa yang direpresentasikan oleh gambar di antara serangkaian kategori yang ditentukan pada waktu pelatihan. Petunjuk ini menunjukkan cara menggunakan Pengklasifikasi Gambar dengan Python.

Anda dapat melihat cara kerja tugas ini dengan melihat Demo web. Untuk informasi selengkapnya tentang kemampuan, model, dan opsi konfigurasi tugas ini, lihat Ringkasan.

Contoh kode

Kode contoh untuk Pengklasifikasi Gambar menyediakan implementasi lengkap tugas ini di Python sebagai referensi Anda. Kode ini membantu Anda menguji tugas ini dan mulai membuat pengklasifikasi gambar Anda sendiri. Anda dapat melihat, menjalankan, dan mengedit kode contoh Pengklasifikasi Gambar hanya menggunakan browser web.

Jika Anda mengimplementasikan Pengklasifikasi Gambar untuk Raspberry Pi, lihat aplikasi contoh Raspberry Pi.

Penyiapan

Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan dan mengkodekan project secara khusus untuk menggunakan Pengklasifikasi Gambar. Untuk informasi umum tentang menyiapkan lingkungan pengembangan Anda untuk menggunakan tugas MediaPipe, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk Python.

Paket

Pengklasifikasi Gambar bertugas menjalankan paket pip mediapipe. Anda dapat menginstal dependensi dengan hal berikut:

$ python -m pip install mediapipe
``` ### Imports

Import the following classes to access the Image Classifier task functions:

```python
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision

Model

Tugas Pengklasifikasi Gambar MediaPipe memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Pengklasifikasi Gambar, lihat ringkasan tugas bagian Model.

Pilih dan download model, lalu simpan di direktori lokal. Anda dapat menggunakan model EfficientNet-Lite0 yang direkomendasikan.

model_path = '/absolute/path/to/efficientnet_lite0_int8_2.tflite'

Tentukan jalur model dalam parameter Nama Model, seperti yang ditunjukkan di bawah ini:

base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)

Membuat tugas

Gunakan fungsi create_from_options untuk membuat tugas. Fungsi create_from_options menerima opsi konfigurasi termasuk mode berjalan, lokalitas nama tampilan, jumlah hasil maksimal, nilai minimum keyakinan, daftar kategori yang diizinkan, dan daftar tolak. Untuk informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi, lihat Ringkasan Konfigurasi.

Tugas Pengklasifikasi Gambar mendukung 3 jenis data input: gambar diam, file video, dan streaming video live. Pilih tab yang sesuai dengan jenis data input Anda untuk melihat cara membuat tugas dan menjalankan inferensi.

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
ImageClassifier = mp.tasks.vision.ImageClassifier
ImageClassifierOptions = mp.tasks.vision.ImageClassifierOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

options = ImageClassifierOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.tflite'),
    max_results=5,
    running_mode=VisionRunningMode.IMAGE)

with ImageClassifier.create_from_options(options) as classifier:
  # The classifier is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
ImageClassifier = mp.tasks.vision.ImageClassifier
ImageClassifierOptions = mp.tasks.vision.ImageClassifierOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

options = ImageClassifierOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.tflite'),
    max_results=5,
    running_mode=VisionRunningMode.VIDEO)

with ImageClassifier.create_from_options(options) as classifier:
  # The classifier is initialized. Use it here.
  # ...
    

import mediapipe as mp

BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
ImageClassifierResult = mp.tasks.vision.ImageClassifier.ImageClassifierResult
ImageClassifier = mp.tasks.vision.ImageClassifier
ImageClassifierOptions = mp.tasks.vision.ImageClassifierOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode

def print_result(result: ImageClassifierResult, output_image: mp.Image, timestamp_ms: int):
    print('ImageClassifierResult result: {}'.format(result))

options = ImageClassifierOptions(
    base_options=BaseOptions(model_asset_path='/path/to/model.tflite'),
    running_mode=VisionRunningMode.LIVE_STREAM,
    max_results=5,
    result_callback=print_result)

with ImageClassifier.create_from_options(options) as classifier:
  # The classifier is initialized. Use it here.
  # ...
    

Untuk contoh lengkap pembuatan Pengklasifikasi Gambar untuk digunakan bersama gambar, lihat contoh kode.

Opsi konfigurasi

Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi Python:

Menyiapkan data

Siapkan input Anda sebagai file gambar atau array numpy, lalu konversikan menjadi objek mediapipe.Image. Jika input Anda adalah file video atau live stream dari webcam, Anda dapat menggunakan library eksternal seperti OpenCV untuk memuat frame input sebagai array numpy.

Contoh berikut menjelaskan dan menunjukkan cara menyiapkan data untuk diproses untuk setiap jenis data yang tersedia

import mediapipe as mp

# Load the input image from an image file.
mp_image = mp.Image.create_from_file('/path/to/image')

# Load the input image from a numpy array.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_image)
    

import mediapipe as mp

# Use OpenCV’s VideoCapture to load the input video.

# Load the frame rate of the video using OpenCV’s CV_CAP_PROP_FPS
# You’ll need it to calculate the timestamp for each frame.

# Loop through each frame in the video using VideoCapture#read()

# Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
    

import mediapipe as mp

# Use OpenCV’s VideoCapture to start capturing from the webcam.

# Create a loop to read the latest frame from the camera using VideoCapture#read()

# Convert the frame received from OpenCV to a MediaPipe’s Image object.
mp_image = mp.Image(image_format=mp.ImageFormat.SRGB, data=numpy_frame_from_opencv)
    

Menjalankan tugas

Anda dapat memanggil fungsi klasifikasi yang sesuai dengan mode berjalan untuk memicu inferensi. Image Classifier API akan menampilkan kategori yang memungkinkan untuk objek dalam gambar atau bingkai input.

# Perform image classification on the provided single image.
classification_result = classifier.classify(mp_image)
    

# Calculate the timestamp of the current frame
frame_timestamp_ms = 1000 * frame_index / video_file_fps

# Perform image classification on the video frame.
classification_result = classifier.classify_for_video(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

# Send the latest frame to perform image classification.
# Results are sent to the `result_callback` provided in the `ImageClassifierOptions`.
classifier.classify_async(mp_image, frame_timestamp_ms)
    

Perhatikan hal berikut:

• Saat berjalan dalam mode video atau mode live stream, Anda juga harus memberikan tugas Pengklasifikasi Gambar sebagai stempel waktu frame input.
• Saat dijalankan dalam model gambar atau video, tugas Pengklasifikasi Gambar akan memblokir thread saat ini hingga selesai memproses gambar atau bingkai input.
• Saat berjalan dalam mode live stream, tugas Pengklasifikasi Gambar tidak memblokir thread saat ini, tetapi segera ditampilkan. Fungsi ini akan memanggil pemroses hasilnya dengan hasil klasifikasi setiap kali selesai memproses frame input. Jika fungsi classifyAsync dipanggil saat tugas Pengklasifikasi Gambar sedang sibuk memproses frame lain, tugas tersebut akan mengabaikan frame input baru.

Untuk contoh lengkap pembuatan Pengklasifikasi Gambar untuk digunakan bersama gambar, lihat contoh kode.

Menangani dan menampilkan hasil

Setelah menjalankan inferensi, tugas Pengklasifikasi Gambar menampilkan objek ImageClassifierResult yang berisi daftar kategori yang memungkinkan untuk objek dalam gambar atau bingkai input.

Berikut ini contoh data output dari tugas ini:

ImageClassifierResult:
 Classifications #0 (single classification head):
  head index: 0
  category #0:
   category name: "/m/01bwb9"
   display name: "Passer domesticus"
   score: 0.91406
   index: 671
  category #1:
   category name: "/m/01bwbt"
   display name: "Passer montanus"
   score: 0.00391
   index: 670

Hasil ini diperoleh dengan menjalankan Bird Classifier di:

Kode contoh Pengklasifikasi Gambar menunjukkan cara menampilkan hasil klasifikasi yang ditampilkan dari tugas. Lihat contoh kode untuk detailnya.