পাইথনের জন্য চিত্র শ্রেণীবিভাগ নির্দেশিকা

MediaPipe ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক আপনাকে ইমেজের শ্রেণীবিভাগ করতে দেয়। প্রশিক্ষণের সময় সংজ্ঞায়িত বিভাগের একটি সেটের মধ্যে একটি চিত্র কী প্রতিনিধিত্ব করে তা সনাক্ত করতে আপনি এই কাজটি ব্যবহার করতে পারেন। এই নির্দেশাবলী আপনাকে দেখায় কিভাবে পাইথনের সাথে ইমেজ ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করতে হয়।

আপনি ওয়েব ডেমো দেখে এই কাজটি কার্যকর দেখতে পারেন। এই কাজের ক্ষমতা, মডেল এবং কনফিগারেশন বিকল্প সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, ওভারভিউ দেখুন।

কোড উদাহরণ

ইমেজ ক্লাসিফায়ারের উদাহরণ কোডটি আপনার রেফারেন্সের জন্য পাইথনে এই টাস্কটির সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন প্রদান করে। এই কোডটি আপনাকে এই কাজটি পরীক্ষা করতে এবং আপনার নিজের ইমেজ ক্লাসিফায়ার তৈরি করা শুরু করতে সাহায্য করে। আপনি শুধুমাত্র আপনার ওয়েব ব্রাউজার ব্যবহার করে ইমেজ ক্লাসিফায়ার উদাহরণ কোড দেখতে, চালাতে এবং সম্পাদনা করতে পারেন।

আপনি যদি রাস্পবেরি পাই এর জন্য ইমেজ ক্লাসিফায়ার প্রয়োগ করছেন, রাস্পবেরি পাই উদাহরণ অ্যাপটি দেখুন।

সেটআপ

এই বিভাগটি আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট এবং কোড প্রজেক্ট সেট আপ করার জন্য বিশেষভাবে ইমেজ ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করার জন্য মূল ধাপগুলি বর্ণনা করে। প্ল্যাটফর্ম সংস্করণ প্রয়োজনীয়তা সহ MediaPipe কার্যগুলি ব্যবহার করার জন্য আপনার বিকাশের পরিবেশ সেট আপ করার বিষয়ে সাধারণ তথ্যের জন্য, পাইথনের জন্য সেটআপ নির্দেশিকা দেখুন।

প্যাকেজ

ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক মিডিয়াপাইপ পাইপ প্যাকেজ. আপনি নিম্নলিখিতগুলির সাথে নির্ভরতা ইনস্টল করতে পারেন: 

$ 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

মডেল

MediaPipe ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল প্রয়োজন যা এই টাস্কের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ইমেজ ক্লাসিফায়ারের জন্য উপলব্ধ প্রশিক্ষিত মডেল সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, টাস্ক ওভারভিউ মডেল বিভাগটি দেখুন।

একটি মডেল নির্বাচন করুন এবং ডাউনলোড করুন, এবং তারপর এটি একটি স্থানীয় ডিরেক্টরিতে সংরক্ষণ করুন। আপনি প্রস্তাবিত EfficientNet-Lite0 মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন।

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

মডেল নামের প্যারামিটারের মধ্যে মডেলের পথটি নির্দিষ্ট করুন, যেমনটি নীচে দেখানো হয়েছে: 

base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)

টাস্ক তৈরি করুন

টাস্ক তৈরি করতে create_from_options ফাংশন ব্যবহার করুন। create_from_options ফাংশন রানিং মোড, ডিসপ্লে নেম লোকেল, ফলাফলের সর্বোচ্চ সংখ্যা, কনফিডেন্স থ্রেশহোল্ড, ক্যাটাগরির অনুমতি তালিকা এবং অস্বীকার তালিকা সহ কনফিগারেশন বিকল্পগুলি গ্রহণ করে। কনফিগারেশন বিকল্প সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, কনফিগারেশন ওভারভিউ দেখুন।

ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক 3টি ইনপুট ডেটা টাইপ সমর্থন করে: স্টিল ইমেজ, ভিডিও ফাইল এবং লাইভ ভিডিও স্ট্রিম। কীভাবে টাস্ক তৈরি করতে হয় এবং অনুমান চালাতে হয় তা দেখতে আপনার ইনপুট ডেটা টাইপের সাথে সম্পর্কিত ট্যাবটি বেছে নিন।

ছবি 

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.
  # ...

ভিডিও 

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.
  # ...

লাইভ স্ট্রিম

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.
  # ...

একটি ইমেজ ব্যবহার করার জন্য একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ার তৈরি করার একটি সম্পূর্ণ উদাহরণের জন্য, কোড উদাহরণ দেখুন।

কনফিগারেশন বিকল্প

এই টাস্কে পাইথন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নিম্নলিখিত কনফিগারেশন বিকল্প রয়েছে:

বিকল্পের নাম বর্ণনা মান পরিসীমা ডিফল্ট মান
running_mode টাস্কের জন্য চলমান মোড সেট করে। তিনটি মোড আছে:

IMAGE: একক ইমেজ ইনপুট জন্য মোড.

ভিডিও: একটি ভিডিওর ডিকোড করা ফ্রেমের মোড।

লাইভ_স্ট্রিম: ইনপুট ডেটার লাইভস্ট্রিমের মোড, যেমন ক্যামেরা থেকে। এই মোডে, ফলাফল শ্রোতাকে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে ফলাফল পেতে একটি শ্রোতা সেট আপ করতে কল করতে হবে।		 { IMAGE, VIDEO, LIVE_STREAM } IMAGE
display_names_locale টাস্কের মডেলের মেটাডেটাতে প্রদত্ত প্রদর্শন নামের জন্য ব্যবহার করার জন্য লেবেলের ভাষা সেট করে, যদি উপলব্ধ থাকে। ইংরেজির জন্য ডিফল্ট হল en । আপনি TensorFlow Lite Metadata Writer API ব্যবহার করে একটি কাস্টম মডেলের মেটাডেটাতে স্থানীয় লেবেল যোগ করতে পারেন স্থানীয় কোড en
max_results ফিরতে সর্বোচ্চ স্কোর করা শ্রেণীবিভাগ ফলাফলের ঐচ্ছিক সর্বোচ্চ সংখ্যা সেট করে। <0 হলে, সমস্ত উপলব্ধ ফলাফল ফেরত দেওয়া হবে। যেকোনো ইতিবাচক সংখ্যা -1
score_threshold ভবিষ্যদ্বাণী স্কোর থ্রেশহোল্ড সেট করে যা মডেল মেটাডেটাতে প্রদত্ত একটিকে ওভাররাইড করে (যদি থাকে)। এই মানের নিচের ফলাফল প্রত্যাখ্যান করা হয়। কোন ভাসা সেট করা হয়নি
category_allowlist অনুমোদিত বিভাগের নামের ঐচ্ছিক তালিকা সেট করে। যদি খালি না থাকে, শ্রেণীবিভাগের ফলাফল যাদের বিভাগের নাম এই সেটে নেই সেগুলি ফিল্টার আউট করা হবে৷ সদৃশ বা অজানা বিভাগের নাম উপেক্ষা করা হয়। এই বিকল্পটি category_denylist সাথে পারস্পরিক একচেটিয়া এবং একটি ত্রুটিতে উভয় ফলাফল ব্যবহার করে। কোনো স্ট্রিং সেট করা হয়নি
category_denylist অনুমোদিত নয় এমন বিভাগের নামের ঐচ্ছিক তালিকা সেট করে। যদি খালি না থাকে, শ্রেণীবিভাগের ফলাফল যার বিভাগের নাম এই সেটে আছে তা ফিল্টার আউট করা হবে। সদৃশ বা অজানা বিভাগের নাম উপেক্ষা করা হয়। এই বিকল্পটি category_allowlist সাথে পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া এবং একটি ত্রুটিতে উভয় ফলাফল ব্যবহার করে। কোনো স্ট্রিং সেট করা হয়নি
result_callback ইমেজ ক্লাসিফায়ার যখন লাইভ স্ট্রিম মোডে থাকে তখন ফলাফল শ্রোতাকে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে শ্রেণীবিভাগের ফলাফল পেতে সেট করে। চলমান মোড LIVE_STREAM এ সেট করা থাকলেই কেবল ব্যবহার করা যাবে৷ N/A সেট করা হয়নি

ডেটা প্রস্তুত করুন

একটি ইমেজ ফাইল বা একটি নম্পি অ্যারে হিসাবে আপনার ইনপুট প্রস্তুত করুন, তারপর এটিকে mediapipe.Image ইমেজ অবজেক্টে রূপান্তর করুন। যদি আপনার ইনপুট একটি ভিডিও ফাইল বা ওয়েবক্যাম থেকে লাইভ স্ট্রিম হয়, তাহলে আপনি একটি বহিরাগত লাইব্রেরি যেমন OpenCV ব্যবহার করতে পারেন আপনার ইনপুট ফ্রেমগুলিকে নম্পি অ্যারে হিসাবে লোড করতে৷

নিম্নলিখিত উদাহরণগুলি ব্যাখ্যা করে এবং দেখায় কিভাবে প্রতিটি উপলব্ধ ডেটা প্রকারের জন্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডেটা প্রস্তুত করতে হয়

ছবি 

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)

ভিডিও 

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)

লাইভ স্ট্রিম 

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)

টাস্ক চালান

অনুমানগুলি ট্রিগার করতে আপনি আপনার চলমান মোডের সাথে সম্পর্কিত শ্রেণীবদ্ধ ফাংশনটিকে কল করতে পারেন। ইমেজ ক্লাসিফায়ার এপিআই ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেমের মধ্যে অবজেক্টের জন্য সম্ভাব্য বিভাগগুলি ফিরিয়ে দেবে।

ছবি 

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

ভিডিও 

# 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)

লাইভ স্ট্রিম


# 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)

নিম্নলিখিত নোট করুন:

  • ভিডিও মোড বা লাইভ স্ট্রিম মোডে চলাকালীন, আপনাকে অবশ্যই ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কটি ইনপুট ফ্রেমের টাইমস্ট্যাম্প প্রদান করতে হবে।
  • ইমেজ বা ভিডিও মডেলে চলাকালীন, ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক বর্তমান থ্রেডটিকে ব্লক করবে যতক্ষণ না এটি ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেমের প্রক্রিয়াকরণ শেষ করে।
  • লাইভ স্ট্রিম মোডে চলার সময়, ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক বর্তমান থ্রেডকে ব্লক করে না কিন্তু অবিলম্বে ফিরে আসে। এটি প্রতিবার একটি ইনপুট ফ্রেম প্রক্রিয়াকরণ শেষ করার সময় শ্রেণীবিভাগের ফলাফল সহ ফলাফল শ্রোতাকে আহ্বান করবে। ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কটি অন্য ফ্রেমের প্রক্রিয়াকরণে ব্যস্ত থাকলে classifyAsync ফাংশনটি কল করা হলে, টাস্কটি নতুন ইনপুট ফ্রেমটিকে উপেক্ষা করে।

একটি ইমেজ ব্যবহার করার জন্য একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ার তৈরি করার একটি সম্পূর্ণ উদাহরণের জন্য, কোড উদাহরণ দেখুন।

হ্যান্ডেল এবং প্রদর্শন ফলাফল

ইনফরেন্স চালানোর পরে, ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কটি একটি ImageClassifierResult অবজেক্ট রিটার্ন করে যা ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেমের মধ্যে থাকা অবজেক্টের সম্ভাব্য ক্যাটাগরির তালিকা ধারণ করে।

নিম্নলিখিত এই টাস্ক থেকে আউটপুট ডেটার একটি উদাহরণ দেখায়:

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

এই ফলাফলে বার্ড ক্লাসিফায়ার চালানোর মাধ্যমে প্রাপ্ত হয়েছে:

ইমেজ ক্লাসিফায়ার উদাহরণ কোড প্রদর্শন করে কিভাবে টাস্ক থেকে প্রত্যাবর্তিত শ্রেণীবিভাগ ফলাফল প্রদর্শন করতে হয়, বিস্তারিত জানার জন্য কোড উদাহরণ দেখুন।