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AutoKeras 作成したモデルを用いての画像分類

AutoKerasで学習したモデルの保存と読み込みを試してみました。
AutoKeras 作成したモデルの保存と呼び出し、モデルの内容確認

今回はモデルを読み込んで画像の分類を試してみます。

テストデータの判定

作成したモデルを読み込み分類してみます。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
import numpy as np
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 出力したモデルの読み込み
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 最初のテスト画像を判定
predicted_y = model.predict(x_test[1])
print(predicted_y)
# 確信度が最大値のインデックス表示
print(np.argmax(predicted_y))
# 判定した画像を表示
root = tk.Tk()
 
root.geometry('200x200')
root.title('cifar10 image')
 
canvas = tk.Canvas(
    root,
    width=128,
    height=128 
)
 
canvas.place(x=0, y=0)
 
#PILでjpgを使用
img = Image.fromarray(np.uint8(x_test[1]))
img = img.resize((128, 128)) # 画像を拡大表示
tk_img = ImageTk.PhotoImage(img) 
 
canvas.create_image(
    0,
    0,
    image=tk_img,
    anchor=tk.NW
)
 
root.mainloop()

実行結果





分類は「8(ship：船)」です。
正しく認識できているようです。

画像ファイルを読み込んでの判定

用意されたデータセットからではなく、画像ファイルを読み込んで判定を行ってみます。
まず、先程表示した船の画像をファイルに保存。
Python mnistデータセットの内容を画像ファイルに出力する(pillow使用)

import numpy as np
from PIL import Image
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
img = Image.fromarray(np.uint8(x_test[1]))
img.save('ship.png')

以下の画像が出力できました。



この画像を読み込んで判定を行ってみます。

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np
img = np.array(Image.open('ship.png'))
# 出力したモデルの読み込み
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# テスト画像を判定
predicted_y = model.predict(img)
print(predicted_y)
# 確信度が最大値のインデックス表示
print(np.argmax(predicted_y))

実行結果



先ほどと同じく、「8(ship：船)」という分類になりました。




【参考URL】

Python, NumPyで画像処理（読み込み、演算、保存）