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Deeplab v3+ (keras-deeplab-v3-plus) を使ってみる

前準備

Python のインストール,pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder, nteract)のインストール

Windows の場合

  1. Python のインストール

    Python の URL: http://www.python.org/

    インストール手順の詳細は: 別ページで説明している.

  2. pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder, nteract)のインストール(Windows 上)

    コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    Windows での pip の実行では,コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。

    [image]

    python -m pip install -U pip setuptools
    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

Ubuntu の場合

システム Python を使用(インストール操作は不要)

  1. pip と setuptools の更新,Python 開発環境(JupyterLab, spyder, nteract)のインストール(Ubuntu 上)

    端末で,次のコマンドを実行.

    sudo apt -y install python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-venv
    sudo pip3 uninstall ptyprocess sniffio terminado tornado jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    sudo apt -y install jupyter jupyter-qtconsole spyder3
    sudo apt -y install python3-ptyprocess python3-sniffio python3-terminado python3-tornado 
    sudo pip3 install -U jupyterlab nteract_on_jupyter
    

TensorFlow, Keras のインストール

Git のインストール

OpenCV, 各種パッケージのインストール

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行する.

    [image]
  2. python の OpenCV のインストール

    python -m pip install -U opencv-python
    
  3. imutils, mtcnn のインストール

    ※ mtcnn については https://github.com/open-face/mtcnn

    mkdir c:\pytools
    cd c:\pytools
    rmdir /s /q imutils
    rmdir /s /q mtcnn
    

    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/jrosebr1/imutils
    cd imutils
    python setup.py build
    python setup.py install 
    
    cd c:\pytools
    git clone https://github.com/ipazc/mtcnn
    cd mtcnn
    python setup.py build
    python setup.py install 
    

tqdm のインストール

  1. Windows では,コマンドプロン プトを管理者として実行

    [image]
  2. tqdm のインストール
    pip install -U tqdm
    

Windows で bonlime/keras-deeplab-v3-plus を使ってみる

  1. GitHub の bonlime/keras-deeplab-v3-plus の Web ページを開く

    https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus

  2. Clone or download」を展開し, 「Download ZIP」をクリック

    [image]
  3. .zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する.

    [image]
  4. ダウンロードした .zip ファイルを展開(解凍)する.分かりやすいディレクトリに置く.

    ※ Windows での展開(解凍)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

    この .zip ファイルは,D:\keras-deeplab-v3-plus-master\keras-deeplab-v3-plus-master に展開(解凍)したものとして,説明を続けるので,適切に読み替えてください.

    [image]
  5. Jupyter Qt Console を起動

    jupyter qtconsole
    

    [image]
    ->

    irisデータセットの準備

    Python プログラムを動かすために, pythonpython3などのコマンドを使う. あるいは, 開発環境や Python コンソール(Jupyter Qt ConsolespyderPyCharmPyScripter など)の利用も便利である.

    ※ 「jupyter qtconsole」を入れたのに,jupyter qtconsole起動しない という場合には,次の操作で,インストールを行ってから,もう一度試してみる.

    ※ Windows では「python」,Ubuntu では「sudo python3 -m pip」

    python -m pip install -U jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext spyder
    
  6. カレントディレクトリの移動

    cd D:\keras-deeplab-v3-plus-master\keras-deeplab-v3-plus-master
    

    [image]
  7. モデルのダウンロードとロード

    run -i extract_weights.py 
    run -i load_weights.py 
    

    [image]

    https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus に記載のプログラムを実行

    from matplotlib import pyplot as plt
    import cv2 # used for resize. if you dont have it, use anything else
    import numpy as np
    from model import Deeplabv3
    deeplab_model = Deeplabv3()
    img = plt.imread("imgs/image1.jpg")
    w, h, _ = img.shape
    ratio = 512. / np.max([w,h])
    resized = cv2.resize(img,(int(ratio*h),int(ratio*w)))
    resized = resized / 127.5 - 1.
    pad_x = int(512 - resized.shape[0])
    resized2 = np.pad(resized,((0,pad_x),(0,0),(0,0)),mode='constant')
    res = deeplab_model.predict(np.expand_dims(resized2,0))
    labels = np.argmax(res.squeeze(),-1)
    plt.imshow(labels[:-pad_x])