python数据分析与挖掘学习笔记（7）-交通路标自动识别实战与神经网络算法

这一节主要涉及神经网络算法，由此展开交通路标自动识别的应用。

交通路标的自动识别其实就是一个分类问题。对于分类问题，我们有很多的方法来实现，比如KNN，贝叶斯等。关键点在于图片转文本。本节采用人工神经网络算法来进行识别。

人工神经网络（Artificial Neural
Network）是简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。

其结构为：

对于一系列输入变量（信号）x1，x2，…xn，每一个变量具有一个权重，求和之后通过激活函数f得到一个输出的反馈。常见的激活函数有：

Relu，Sigmoid函数等。常见的神经网络算法包含BP神经网络，LM神经网络，FNN神经网络。这一节涉及的是BP神经网络。突然想起我本科毕设也是用的BP，这应该算是最基础的易理解的一种神经网络。

其结构为：

其分为输入层，隐含层和输出层。输入层交叉连接到隐含层，是按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，得到误差后反向调整各个点的权重，直到最后的误差值在可接受范围内（小于设置的阈值）。

BP神经网络的实现是使用python的keras模块。该模块在深度学习中应用也非常广。

首先路标的数据是一张含有许多个路标的图片，

首先需要对这些图片进行切割成单个图标，可以使用python下面的PIL模块来实现。

    from os import listdir# 1、图片转文本# 图片处理# 切割图片from PIL import Image as imgimport osdef cutimg(path1, path2, x, y):thisimg = img.open(path1)width, height = thisimg.sizexsize = height//xysize = width//yprint(xsize)print(ysize)# if(xsize > width or ysize > height):#    raise SizeError("切割大小大于原图大小")n = 0for i in range(0, x):for j in range(0, y):cutvalue = (j*xsize, i*ysize, (j+1)*xsize, (i+1)*ysize) # 表示切割的起始点和终点像素thiscut = thisimg.crop(cutvalue)thiscut.convert('1').save(path2+str(n)+".jpg")print("正在处理第"+str(n)+"张图片")n += 1cutimg("XX\\data\\交通路标\\timg.jpg","XX\\data\\交通路标\\sub\\", 4, 6)
[/code]path2将最后得到的图片放到sub文件夹路径下。注意这里一开始切割出来是黄色的图标，这里我们想要灰色的，因此在代码中使用```codethiscut.convert('1')
[/code]转换成黑白。切割图片用到的函数是crop().得到的交通图标结果为：![](https://img-blog.csdn.net/20170210154321043)  下面一步是将图片转化为文本，将黑色像素写为1，白色的像素点写为0，这样生成图片的文本矩阵。```code# 先将所有图片转为固定宽高，比如93*94，然后再转为文本# pillowfrom PIL import Imagedef img2txt(ipath, opath):im = Image.open(ipath)fh = open(opath, "a")width = im.size[0]height = im.size[1]for i in range(0, width):for j in range(0, height):cl = im.getpixel((i, j))#  print(cl)#clall=cl[0]+cl[1]+cl[2]if(cl == 255):# 黑色fh.write("1")else:fh.write("0")fh.write("\n")fh.close()#img2txt("D:\\data\\交通路标\\1.jpg","D:\\data\\交通路标\\0.txt")filelist = listdir("D:\\我的教学\\Python\\CSDN-Python数据分析\\data\\交通路标\\sub\\")for i in range(0, len(filelist)):thisfilename = filelist[i].split(".")[0]print(thisfilename)img2txt("D:\\data\\交通路标\\sub\\"+thisfilename+".jpg","D:\\data\\交通路标\\doc\\"+thisfilename+".txt")

这样就得到我们的交通图标的文本。

下面就来实现BP神经网络。

实现步骤为：

1、读取数据
2、keras.models Sequential /keras.layers.core Dense Activation
3、Sequential建立模型
4、Dense建立层
5、Activation激活函数
6、compile模型编译
7、fit训练（学习）
8、验证（测试，分类预测）

下面是实现的代码：

    # 使用人工神经网络识别路标# 加载数据import pandas as pdadef datatoarray(fname):arr = []fh = open(fname)for i in range(0, 93):thisline = fh.readline()for j in range(0, 94):arr.append(int(thisline[j]))return arr# 数据的读取与整理x = []y = []filelist = listdir("D:\\我的教学\\Python\\CSDN-Python数据分析\\data\\交通路标\\sub\\")for i in range(0, len(filelist)):thisfilename = filelist[i].split(".")[0]thisdata = datatoarray("D:\\我的教学\\Python\\CSDN-Python数据分析\\data\\交通路标\\doc\\"+thisfilename+".txt")x.append(thisdata)y.append(thisfilename)print("数据读取成功")# 数据预处理xf = pda.DataFrame(x)yf = pda.DataFrame(y)x2 = xf.as_matrix().astype(int)y2 = yf.as_matrix().astype(int)# 使用人工神经网络模型from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Dense,Activationmodel = Sequential()# 输入层model.add(Dense(10, input_dim=len(x2[0])))model.add(Activation("relu"))# 输出层model.add(Dense(1,input_dim=3))# 模型的编译categorical_crossentropymodel.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")# 训练model.fit(x2, y2, nb_epoch=1000, batch_size=6)# 预测分类# 实现预测路标rst = model.predict_classes(x2[0:7, :])
[/code]首先写了一个函数将数据转化为数组来加载，之后对数据进行读取和整理（注：我们得到的最后每一张图片的大小为93x94.）。x相当于特征，y相当于类别，其实就是文件名的前缀。listdir模块可以自动加载文件夹下面的所有文件。对数据的预处理，先转化成数据框，再转化成整型矩阵。这里使用Dense来建立层，这里建立的层数可以自己设置，input_dim这个不能随便设置，必须与我们输入的特征数目一致，否则会出错。输出层的层数为1，损失函数设置为mean_squared_error。optimizer是设置求解方法。nb_epoch是训练次数，这里设为1000，batch_size是批大小，这个数目的设置尽量不要太大。最后再来思考一些问题：1. 如何实现多种类别预测？
可以使用数据标准化来实现多类别预测, 也可以设置输出层为多层来实现多类别预测
2. 如果使用数据标准化，应该怎么实现?
有多种数据标准化方法，比如Min-Max方法：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值），z-score标准化：新数据=（原数据-
均值）/标准差，Decimal scaling等
3. batch_size定为多少是有技巧的，请研究一下该技巧，并简单描述一下？
可以设置为5,6,8,9等，不要过大
4. 总结一下常见的激活函数与loss（损失）函数
常见的激活函数：Relu，Leaky Relu, PRelu, Randomized Leaky ReLu, Sigmoid，tanh，Maxout，
常见的损失函数：0-1损失函数，Log损失函数，Hinge损失函数，指数损失，感知损失。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210608151750993.gif)

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