Upgoat o Downgoat?


309

Data l'immagine di una capra, il tuo programma dovrebbe cercare di identificare se la capra è capovolta o no.

Esempi

Questi sono esempi di ciò che potrebbe essere l'input. Ingressi non effettivi

Ingresso:

Downgoat

Produzione: Downgoat

Spec

Il programma dovrebbe contenere al massimo 30.000 byte

  • L'input conterrà l'intera capra
  • L'immagine conterrà sempre una capra
  • Se la capra è capovolta, l'uscita Downgoat, altrimentiUpgoat

L'input sarà comunque possibile prendere un'immagine come input (nome file, base64 dell'immagine, ecc.)

Non fare affidamento sul nome dell'immagine o su altri metadati per contenere "Upgoat" o "Downgoat" poiché i nomi dei file gist sono solo per riferimento.


Per favore, non codificare . È noioso, non posso farcela completamente, ma posso chiedertelo bene.

Casi test

Gist con immagini . le immagini che iniziano con downgoathanno Downgoatoutput e le immagini che iniziano con upgoathanno Upgoatoutput.

Secondo lotto di casi di test Assicurati di testare le tue immagini su tutti i casi di test. Queste immagini sono una jpgs. Le dimensioni delle immagini variano ma non di quel tanto.


Nota: è possibile aggiungere alcuni casi di test prima di accettare una risposta per evitare risposte su quale hardcode e per verificare le prestazioni generali del programma.

Punti bonus per ottenere il mio avatar corretto: P

punteggio

Il punteggio è una percentuale che può essere calcolata da: (number_correct / total) * 100


1
Il "fitting" conta come hard-coding?
Nick T,

@NickT cosa intendi per "montaggio"?
Downgoat,

@Downgoat che presenta i parametri per un modello (equazione) che emette se la capra si trova nella direzione corretta. Con " " adattamento " " intendo adattare il modello all'intero set di dati, rispetto ad alcuni set di addestramento.
Nick T,


29
Sono curioso di vedere come queste soluzioni gestiranno due capre in una foto.
Daniel,

Risposte:


293

Mathematica, 100%, 141 byte

f@x_:=Count[1>0]@Table[ImageInstanceQ[x,"caprine animal",RecognitionThreshold->i/100],{i,0,50}];If[f@#>f@ImageReflect@#,"Up","Down"]<>"goat"&

Bene, questo sembra più che un po 'barare. È anche incredibilmente lento oltre ad essere molto sciocco. La funzione fvede all'incirca quanto in alto è possibile impostare la soglia di riconoscimento in uno dei builtin di visione artificiale di Mathematica, e ancora riconoscere l'immagine come un animale Caprino.

Vedremo quindi se l'immagine o l'immagine capovolta è più goaty. Funziona sull'immagine del tuo profilo solo perché la cravatta è rotta a favore di downgoat. Probabilmente ci sono molti modi in cui questo potrebbe essere migliorato, incluso chiedendogli se l'immagine rappresenti Bovidi o altre generalizzazioni del tipo di entità animale Caprina.

Rispondi come punteggio scritto 100% per il primo set di test e 94% per il secondo set di test, poiché l'algoritmo produce un risultato inconcludente per la capra 1. Questo può essere riportato al 100% a spese di un tempo di calcolo ancora più lungo di testare più valori di RecognitionThreshold. Innalzamento da 100a 1000sufficienti; per qualche motivo Mathematica pensa che sia un'immagine molto poco seria! Anche la modifica dell'entità del riconoscimento dall'animale Caprino a Mammifero zoppicato sembra funzionare.

Ungolfed:

goatness[image_] := Count[
                      Table[
                        ImageInstanceQ[
                          image, Entity["Concept", "CaprineAnimal::4p79r"],
                          RecognitionThreshold -> threshold
                        ],
                        {threshold, 0, 0.5, 0.01}
                      ],
                      True
                    ]

Function[{image},
  StringJoin[      
    If[goatness[image] > goatness[ImageReflect[image]],
      "Up",
      "Down"
    ],
    "goat"
  ]
]

Soluzione alternativa, bonus del 100% +

g[t_][i_] := ImageInstanceQ[i, "caprine animal", RecognitionThreshold -> t]
f[i_, l_: 0, u_: 1] := Module[{m = (2 l + u)/3, r},
  r = g[m] /@ {i, ImageReflect@i};
  If[Equal @@ r,
   If[First@r, f[i, m, u], f[i, l, m]],
   If[First@r, "Up", "Down"] <> "goat"
   ]
  ]

Questo utilizza la stessa strategia di prima, ma con una ricerca binaria oltre la soglia. Ci sono due funzioni coinvolte qui:

  • g[t]restituisce o meno il suo argomento è un'immagine goaty con soglia t.
  • faccetta tre parametri: un'immagine e un limite superiore e inferiore sulla soglia. È ricorsivo; funziona testando una soglia mtra la soglia superiore e quella inferiore (polarizzata verso la parte inferiore). Se l'immagine e l'immagine riflessa sono sia goaty che non-goaty, elimina la parte inferiore o superiore dell'intervallo nel modo appropriato e si chiama di nuovo. Altrimenti, se un'immagine è goaty e l'altra non è goaty, viene restituita Upgoatse la prima immagine è goaty e Downgoataltrimenti (se la seconda immagine riflessa è goaty).

Le definizioni delle funzioni meritano una piccola spiegazione. Innanzitutto, l'applicazione delle funzioni è di associazione associativa. Ciò significa che qualcosa di simile g[x][y]viene interpretato come (g[x])[y]; "il risultato di g[x]applicato a y."

In secondo luogo, l'incarico in Mathematica equivale all'incirca alla definizione di una regola sostitutiva. Cioè, f[x_] := x^2non non significa "dichiarare una funzione chiamata fcon il parametro xche restituisce x^2;" il suo significato è più vicino a "ogni volta che vedi qualcosa di simile f[ ... ], chiama la cosa dentro xe sostituisci l'intera cosa con x^2".

Mettendo insieme questi due, possiamo vedere che la definizione di gsta dicendo a Mathematica di sostituire qualsiasi espressione del modulo (g[ ... ])[ ... ]con il lato destro dell'incarico.

Quando Mathematica incontra l'espressione g[m](nella seconda riga di f), vede che l'espressione non corrisponde a nessuna delle regole che conosce e la lascia invariata. Quindi corrisponde Mapall'operatore /@, i cui argomenti sono g[m]e l'elenco {i, ImageReflect@i}. ( /@è notazione infissa; questa espressione è esattamente equivalente a Map[g[m], { ... }].) MapViene sostituita applicando il suo primo argomento a ciascun elemento del suo secondo argomento, quindi otteniamo {(g[m])[i], (g[m])[ ... ]}. Ora Mathematica vede che ogni elemento corrisponde alla definizione di ge fa la sostituzione.

In questo modo dobbiamo gagire come una funzione che restituisce un'altra funzione; cioè, agisce più o meno come abbiamo scritto:

g[t_] := Function[{i}, ImageInstanceQ[i, "caprine animal", RecognitionThreshold -> t]]

(Tranne che in questo caso g[t]da solo valuta a Function, mentre prima g[t]da solo non è stato affatto trasformato.)

L'ultimo trucco che uso è un modello opzionale. Il modello l_ : 0significa "abbina qualsiasi espressione e rendila disponibile come l, oppure non corrisponde a nulla e rendi 0disponibile come l". Quindi, se chiami f[i]con un argomento (l'immagine da testare) è come se avessi chiamato f[i, 0, 1].

Ecco il cablaggio di prova che ho usato:

gist = Import["https://api.github.com/gists/3fb94bfaa7364ccdd8e2", "JSON"];
{names, urls} = Transpose[{"filename", "raw_url"} /. Last /@ ("files" /. gist)];
images = Import /@ urls;
result = f /@ images
Tally@MapThread[StringContainsQ[##, IgnoreCase -> True] &, {names, result}]
(* {{True, 18}} *)

user = "items" /.
           Import["https://api.stackexchange.com/2.2/users/40695?site=codegolf", "JSON"];
pic = Import[First["profile_image" /. user]];
name = First["display_name" /. user];
name == f@pic
(* True *)

344
Mathematica ha un incorporato per determinare le capre. Non so come sentirlo.
Robert Fraser,

119
Whaaat Oo c'è qualcosa di integrato in questo .... Wow ...
Downgoat,

171
Mi stai prendendo in giro ...
corsiKa,

27
+1 per Mathematica in grado di vedere quale immagine è "più goaty".
QBrute,

9
Questo è decisamente ridicolo. +1.
avvicina

71

JavaScript, 93,9%

var solution = function(imageUrl, settings) {

  // Settings
  settings = settings || {};
  var colourDifferenceCutoff = settings.colourDifferenceCutoff || 0.1,
      startX = settings.startX || 55,
      startY = settings.startY || 53;

  // Draw the image to the canvas
  var canvas = document.createElement("canvas"),
      context = canvas.getContext("2d"),
      image = new Image();
  image.src = imageUrl;
  image.onload = function(e) {
    canvas.width = image.width;
    canvas.height = image.height;
    context.drawImage(image, 0, 0);

    // Gets the average colour of an area
    function getColour(x, y) {

      // Get the image data from the canvas
      var sizeX = image.width / 100,
          sizeY = image.height / 100,
          data = context.getImageData(
            x * sizeX | 0,
            y * sizeY | 0,
            sizeX | 0,
            sizeY | 0
          ).data;

      // Get the average of the pixel colours
      var average = [ 0, 0, 0 ],
          length = data.length / 4;
      for(var i = 0; i < length; i++) {
        average[0] += data[i * 4] / length;
        average[1] += data[i * 4 + 1] / length;
        average[2] += data[i * 4 + 2] / length;
      }
      return average;
    }

    // Gets the lightness of similar colours above or below the centre
    function getLightness(direction) {
      var centre = getColour(startX, startY),
          colours = [],
          increment = direction == "above" ? -1 : 1;
      for(var y = startY; y > 0 && y < 100; y += increment) {
        var colour = getColour(startX, y);

        // If the colour is sufficiently different
        if(
          (
            Math.abs(colour[0] - centre[0]) +
            Math.abs(colour[1] - centre[1]) +
            Math.abs(colour[2] - centre[2])
          ) / 256 / 3
          > colourDifferenceCutoff
        ) break;
        else colours.push(colour);
      }

      // Calculate the average lightness
      var lightness = 0;
      for(var i = 0; i < colours.length; i++) {
        lightness +=
          (colours[i][0] + colours[i][1] + colours[i][2])
          / 256 / 3 / colours.length;
      }

      /*
      console.log(
        "Direction:", direction,
        "Checked y = 50 to:", y,
        "Average lightness:", lightness
      );
      */
      return lightness;
    }

    // Compare the lightness above and below the starting point
    //console.log("Results for:", imageUrl);
    var above = getLightness("above"),
        below = getLightness("below"),
        result = above > below ? "Upgoat" : "Downgoat";
    console.log(result);
    return result;
  };
};
<div ondrop="event.preventDefault();r=new FileReader;r.onload=e=>{document.getElementById`G`.src=imageUrl=e.target.result;console.log=v=>document.getElementById`R`.textContent=v;solution(imageUrl);};r.readAsDataURL(event.dataTransfer.files[0]);" ondragover="event.preventDefault()" style="height:160px;border-radius:12px;border:2px dashed #999;font-family:Arial,sans-serif;padding:8px"><p style="font-style:italic;padding:0;margin:0">Drag & drop image <strong>file</strong> (not just link) to test here... (requires HTML5 browser)</p><image style="height:100px" id="G" /><pre id="R"></pre></div>

Spiegazione

Semplice implementazione dell'idea di @BlackCap di verificare da dove provenga la luce.

La maggior parte delle capre sono al centro delle loro immagini e le loro pance sono sempre più scure della schiena a causa della luce del sole. Il programma inizia al centro dell'immagine e prende nota del colore. Ottiene quindi la luminosità media dei pixel sopra e sotto il centro fino a dove il colore è diverso dal colore al centro (quando termina il corpo della capra e inizia lo sfondo). Qualunque lato sia più leggero determina se si tratta di un upgoat o di un downgoat.

Errore per downgoat 9 e upgoat 7 e 9 nel secondo caso di test.


4
Bello! Non mi aspettavo un 100% così facile. Ho aggiunto un secondo gruppo di casi di test , puoi aggiornare la tua risposta in base a quello?
Downgoat,

Ecco un link alternativo che funziona?
Downgoat,

@Downgoat Yep. Punteggio aggiornato.
user81655,

Sfortunatamente, non riesce dopo che ho ruotato l'immagine di 180 ° e l'ho capovolta verticalmente. screenshot
5

@ mr5 Interessante ... Quindi l'immagine nel tuo screenshot è leggermente diversa da downgoat 4? Inoltre ci sono lievi differenze tra i browser (e forse i sistemi operativi?). Con i parametri in questa risposta ho ottenuto gli stessi risultati sia per Chrome che per Firefox (usando Windows).
user81655,

63

Python, 100%, 225 byte

import requests

SEARCH = "http://www.bing.com/images/searchbyimage?FORM=IRSBIQ&cbir=sbi&imgurl="
THRESHOLD = 30
url = raw_input()
print "Upgoat" if requests.get(SEARCH + url).content.count('img') > THRESHOLD else "Downgoat"

Usa la ricerca inversa delle immagini sulla capra. Se la pagina restituisce una quantità soddisfacente di risultati, è probabilmente una capra verso l'alto. Questa soluzione probabilmente non funzionerà su capre disegnate a mano o se Bing verrà mai corrotto.


32
Non sono sicuro di come mi sento riguardo a questa risposta. È valido al limite e sta quasi violando questa scappatoia . Attualmente sta infrangendo la regola esplicita che l'input è un file o un percorso locale, non un URL. È una risposta interessante, ma considerando quanto sia valida al limite, direi che la sua competitività è discutibile.
Downgoat,

50
@Downgoat quindi hai rinunciato alla sua risposta?
Ave,

2
risolvilo caricando il file su imgur o qualcosa del genere ^^ Anche perché nel mondo useresti bing ???
Eumel,

17
@Eumel Perché Google verifica se l'Utente-Agente nella richiesta HTTP appartiene a un browser Web effettivo (o qualcosa che consente) e non a qualche altra applicazione o script. Bing non lo controlla, sono un po 'alla disperata ricerca di richieste in arrivo. Immagino che User-Agent possa essere simulato con un codice aggiuntivo e non avrebbe importanza poiché non si tratta di code-golf.
JordiVilaplana,

14
Quella scappatoia standard è lì per le risposte del codice golf per renderle più piccole. Questa non è una sfida del codice golf, quindi non vedo perché la scappatoia si applicherebbe
SztupY

58

Java, 93,9% 100%

Funziona determinando il contrasto di riga nella parte superiore e inferiore dell'immagine. Presumo che il contrasto nella metà inferiore dell'immagine sia maggiore per 2 motivi:

  • le 4 gambe sono nella parte inferiore
  • lo sfondo nella parte superiore sarà sfocato perché di solito è l'area fuori fuoco

Determino il contrasto per ogni riga calcolando la differenza dei valori dei pixel vicini, quadrando la differenza e sommando tutti i quadrati.

Aggiornare

Alcune immagini del secondo batch hanno causato problemi con l'algoritmo originale.

upgoat3.jpg

Questa immagine utilizzava la trasparenza che era stata ignorata in precedenza. Esistono diverse possibilità per risolvere questo problema, ma ho semplicemente scelto di eseguire il rendering di tutte le immagini su uno sfondo nero 400x400. Questo ha i seguenti vantaggi:

  • gestisce le immagini con il canale alfa
  • gestisce le immagini indicizzate e in scala di grigi
  • migliora le prestazioni (non è necessario elaborare quelle immagini da 13 MP)

downgoat8.jpg / upgoat8.jpg

Queste immagini hanno esagerato i dettagli nel corpo della capra. La soluzione qui era di sfocare l'immagine solo in direzione verticale. Tuttavia, ciò ha generato problemi con le immagini del primo batch, che hanno strutture verticali in background. La soluzione qui era semplicemente contare le differenze che superano una certa soglia e ignorare il valore effettivo della differenza.

Detto in breve, l'algoritmo aggiornato cerca aree con molte differenze nelle immagini che dopo la preelaborazione appaiono così:

inserisci qui la descrizione dell'immagine

import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.RenderingHints;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.Raster;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

import javax.imageio.ImageIO;

public class UpDownGoat {
    private static final int IMAGE_SIZE = 400;
    private static final int BLUR_SIZE = 50;

    private static BufferedImage blur(BufferedImage image) {
        BufferedImage result = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight() - BLUR_SIZE + 1,
                BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        for (int b = 0; b < image.getRaster().getNumBands(); ++b) {
            for (int x = 0; x < result.getWidth(); ++x) {
                for (int y = 0; y < result.getHeight(); ++y) {
                    int sum = 0;
                    for (int y1 = 0; y1 < BLUR_SIZE; ++y1) {
                        sum += image.getRaster().getSample(x, y + y1, b);
                    }
                    result.getRaster().setSample(x, y, b, sum / BLUR_SIZE);
                }
            }
        }
        return result;
    }

    private static long calcContrast(Raster raster, int y0, int y1) {
        long result = 0;
        for (int b = 0; b < raster.getNumBands(); ++b) {
            for (int y = y0; y < y1; ++y) {
                long prev = raster.getSample(0, y, b);
                for (int x = 1; x < raster.getWidth(); ++x) {
                    long current = raster.getSample(x, y, b);
                    result += Math.abs(current - prev) > 5 ? 1 : 0;
                    prev = current;
                }
            }
        }
        return result;
    }

    private static boolean isUp(File file) throws IOException {
        BufferedImage image = new BufferedImage(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        Graphics2D graphics = image.createGraphics();
        graphics.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_INTERPOLATION, RenderingHints.VALUE_INTERPOLATION_BICUBIC);
        graphics.drawImage(ImageIO.read(file), 0, 0, image.getWidth(), image.getHeight(), null);
        graphics.dispose();
        image = blur(image);
        int halfHeight = image.getHeight() / 2;
        return calcContrast(image.getRaster(), 0, halfHeight) < calcContrast(image.getRaster(),
                image.getHeight() - halfHeight, image.getHeight());
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.out.println(isUp(new File(args[0])) ? "Upgoat" : "Downgoat");
    }
}

Ecco un link alternativo che funziona?
Downgoat,

@Downgoat Sì, ha funzionato. Ho aggiornato il punteggio (non includendo i punti bonus per il tuo avatar che è riconosciuto correttamente :).
Sleafar,

38

Python 3, 91,6%

-edito con i nuovi casi di test

imposta il nome file sull'immagine di capra che desideri testare. Usa un kernel per rendere asimmetrica un'immagine top / bottom. Ho provato l'operatore sobel, ma era meglio.

from PIL import Image, ImageFilter
import statistics
k=(2,2,2,0,0,0,-2,-2,-2)
filename='0.png'
im=Image.open(filename)
im=im.filter(ImageFilter.Kernel((3,3),k,1,128))
A=list(im.resize((10,10),1).getdata())
im.close()
a0=[]
aa=0
for y in range(0,len(A)):
    y=A[y]
    a0.append(y[0]+y[1]+y[2])
aa=statistics.mean(a0)
if aa<383.6974:
    print('Upgoat')
else:
    print('Downgoat')

3
+1 Bel lavoro! Dovrei davvero capire come installare PIL su un Mac ...
Downgoat,

Ho aggiunto un secondo gruppo di casi di test , puoi aggiornare la tua risposta in base a quello?
Downgoat,

@Downgoat ha appena fatto
Magenta,

@Downgoatpip install Pillow
Assaf Lavie,

16

OpenCV con Hough Transform, 100%

La mia idea originale era quella di rilevare le linee verticali delle zampe della capra e determinare la sua posizione verticale rispetto al corpo e all'orizzonte.

A quanto pare, in tutte le immagini, il terreno è estremamente rumoroso, producendo un sacco di output di rilevamento dei bordi Canny e corrispondenti linee rilevate dalla trasformazione di Hough. La mia strategia consisteva quindi nel determinare se le linee orizzontali si trovano nella metà superiore o inferiore dell'immagine, il che era sufficiente per risolvere il problema.

# Most of this code is from OpenCV examples
import cv2
import numpy as np

def is_upgoat(path):
    img = cv2.imread(path)
    height, width, channels = img.shape
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3)

    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200, None, 0, 0, np.pi/2-0.5, np.pi/2+0.5)
    rho_small = 0

    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a*rho
        y0 = b*rho
        x1 = int(x0 + 5000*(-b))
        y1 = int(y0 + 5000*(a))
        x2 = int(x0 - 5000*(-b))
        y2 = int(y0 - 5000*(a))

        if rho/height < 1/2: rho_small += 1
        cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),1, cv2.LINE_AA)

    output_dir = "output/"
    img_name = path[:-4]
    cv2.imwrite(output_dir + img_name + "img.jpg", img)
    cv2.imwrite(output_dir + img_name + "edges.jpg", edges)

    return rho_small / len(lines) < 1/2


for i in range(1, 10):
    downgoat_path = "downgoat" + str(i) + ".jpg"
    print(downgoat_path, is_upgoat(downgoat_path))

for i in range(1, 10):
    upgoat_path = "upgoat" + str(i) + ".jpg"
    print(upgoat_path, is_upgoat(upgoat_path))

Ecco l'intera funzione senza produrre immagini:

def is_upgoat(path):
    img = cv2.imread(path)
    height, width, channels = img.shape
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=3)

    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200, None, 0, 0, np.pi/2-0.5, np.pi/2+0.5)
    rho_small = 0

    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        if rho/height < 1/2: rho_small += 1

    return rho_small / len(lines) < 1/2

Bordi Downgoat1:

Downgoat1 bordi

Downgoat1 linee:

Downgoat1 linee

Upgoat2 bordi e linee:

Upgoat2 bordi Upgoat2 linee

Il metodo ha anche funzionato bene su immagini particolarmente rumorose. Ecco i bordi e le linee di downgoat3:

bordi di downgoat3 linee downgoat3


appendice

Si scopre che la sfocatura mediana e la soglia gaussiana adattiva prima che la trasformazione di Hough funzioni molto meglio del rilevamento del bordo di Canny, soprattutto perché la sfocatura mediana è buona nelle aree rumorose. Tuttavia, i problemi del mio approccio originale sono immediatamente chiari: vengono rilevate linee di sfondo prominenti, così come il volto della capra in alcune immagini.

def is_upgoat2(path):
    img = cv2.imread(path)
    #height, width, channels = img.shape
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.medianBlur(gray, 19)
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

    lines = cv2.HoughLinesP(thresh, 1, np.pi / 180, threshold=100,
                            minLineLength=50, maxLineGap=10)

    vert_y = []
    horiz_y = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        # Vertical lines
        if x1 == x2 or abs((y2-y1)/(x2-x1)) > 3:
            vert_y.append((y1+y2)/2)
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

        # Horizontal lines
        if x1 != x2 and abs((y2-y1)/(x2-x1)) < 1/3:
            horiz_y.append((y1+y2)/2)
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)


    print(np.median(vert_y), np.median(horiz_y))

Ecco downgoat8:

downgoat8 trebbia bordi di downgoat8

I contorni (codice non mostrato) rilevano abbastanza bene il bordo superiore della capra (colonna vertebrale) ma non riescono a ottenere l'intera forma.

contorni

Ulteriori ricerche: OpenCV ha il rilevamento di oggetti basato su Haar, che di solito viene utilizzato per cose come automobili e volti, ma probabilmente potrebbe funzionare anche per le capre, data la loro forma distintiva.

Il riconoscimento delle caratteristiche 2D sembra promettente (la corrispondenza dei modelli non funzionerà a causa del ridimensionamento e della rotazione) ma sono troppo pigro per capire OpenCV per C ++.


10

Python 3, intorpidito, scikit, 100%

Questo codice esegue un classificatore di immagini formato da capra contro un singolo nome file, stampando "Upgoat" o "Downgoat". Il codice stesso è una riga di python3, preceduta da una singola stringa gigantesca e una riga di importazione. La stringa gigante è in realtà il classificatore addestrato per le capre, che viene estratto durante l'esecuzione e viene data l'immagine di input per la classificazione.

Il classificatore è stato creato utilizzando il sistema TPOT, da Randal Olson e dal team dell'Università della Pennsylvania. TPOT aiuta a far evolvere pipeline di classificazione delle immagini di apprendimento automatico usando la programmazione genetica. Fondamentalmente usa la selezione artificiale per scegliere vari parametri e tipi di classificazione per lavorare meglio con i dati di input che gli dai, quindi non devi sapere molto sull'apprendimento automatico per ottenere una configurazione della pipeline piuttosto buona. https://github.com/EpistasisLab/tpot . TPOT funziona con scikit-learn, con INRIA et al, http://scikit-learn.org/stable/

Ho dato a TPOT un centinaio di immagini di capre che ho trovato su Internet. Ho scelto quelli che sembravano relativamente simili alle capre in Test, cioè "in un campo", di lato, senza che succedesse molto altro nell'immagine. L'output di questo processo TPOT era fondamentalmente un oggetto ExtraTreesClassifier scikit-learn. Questo classificatore di immagini, dopo essere stato addestrato (o "adattato") alle mie capre, è stato messo in ordine nell'enorme corda. La stringa, quindi, contiene non solo il codice classificatore, ma "l'impronta" dell'addestramento di tutte le immagini di capra su cui è stato addestrato.

Ho imbrogliato leggermente durante l'allenamento, includendo l'immagine di prova 'capra in piedi su un tronco' nelle immagini di addestramento, ma funziona ancora abbastanza bene su immagini generiche di capra in campo. Sembra esserci un compromesso: più a lungo ho lasciato correre TPOT, migliore è il classificatore che ha creato. Tuttavia, anche i migliori classificatori sembrano essere "più grandi" e alla fine si imbattono nel limite di 30.000 byte dato da @Downgoat nel gioco del golf. Questo programma così com'è attualmente è a circa 27kbyte. Si noti che il "secondo gruppo" di immagini di prova è interrotto, così come il "collegamento di backup", quindi non sono sicuro di come funzionerebbe su di esse. Se dovessero essere riparati, probabilmente ricomincerei da capo, avrei eseguito nuovamente TPOT e alimentato un sacco di nuove immagini, per vedere se potevo creare un nuovo classificatore sotto i 30k byte.

Grazie

import pickle, bz2, base64, numpy, sys, skimage.transform, skimage.io
s = '''
QlpoOTFBWSZTWbH8iTYAp4Z ///////////////////////////////////////////// 4E6fAAPR
OCLRpIfAbvhgIAAAAJCgAG68fDuYNrAwQbsADQAKBIJBITroq0UyRVNGVqljJVSvgAAAAEgAAAAA
AAO7AABugXamjQYyCIABQ6O7LEQ2hRwOdKSFCVuGgF1jBthaAUAAEgKGLVAAAAAKKCVFBIFEFKVE
DQNAaNPUGjTJjU000G1PU0ZAaaGJoyDQaDaQxPRP0oZpNo9NRGaJtRoaYmmyammnqGAjTBNpG1Ga
mT01GRoemTFNnoRNPZCm09pmP9VVVBlIgAAAmgAAExNAaBo0A1MA0ZAADRMCZoAajBNMGjTSntAC
YJgGiYJjU0YNTTCYCYTANABMATKHInox / 7VSqoZMgGQaGRoADQaDTRo00YQaAGgAGQ000yGmjQNG
mQ00DRhNADCNAAGmTIZGgaNGmgMhoZNAZDIIp4EBNACNNEMmhUjTyJ6T0h6k9qnqbTU8NCnqDaTJ
oaabTUaNqG0jIyG0T0ID1BkaGj1ABoMgGgwIxNAGhkGmTCZA0Ghk0DCKUQECYBMmIEyJhlPTU8k9
TGmpP0NNU9tRomTaU9PSep6UeIGGSGJppsU9MTKbVPyFPZMU8ET9QmmnppiJp5TT0A1PNSeJknpH
qb1T1PFGnqeqeNTSemyaT / VUEKiJAQp4JtJ6iTZNQNMgaabUBtRtTymxDUaepp6mgemp6ag9I9Ey
aaM1NGQaaDQ9TNJ6hoDag00PUaA00PUB6gNGR6jagANHqDT1DTTI9J0gKvsPxi9r9nnM1WbDVUTR
nBgijNiWaqCjE4kzhxREVREZNmqgdLCqGJUXEg0K0IUotA0AJiVHEoUpQUI0CFDQUFAlI0FUjiQc
SjQA0DRTQI0jSJRTQLSrSjUQlFBRSBSNFBQAUo0lA0CYjECNjAjiEaVChEKBKUCgxAi4gVxAA4hQ
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qiASEhEiLteHuvnMwqrqQgKhgZCZiYGIVCJEec2WyYMxkzjDibGEznHXdX7PtN84txMODGGnHFxY
GsFUZxYzGSoxZjnNNLO / 3fouWnGjjcYxnGCc4xVGycVFEZjDZsNpgzOM4UxIRQSGr + hhCVYTQEJB
MhACqGoDJDAR + C + VeBCIQEqhACCRSMAEqiA0MARCEZiZkNQiKEJACuhYhx6tAQhhet2tXbimsqnn
5qIY9C5JNHDqZp2rlRGwrWGuGgdu4FIYehsHhUKrgtTZWLIJqoOGsaUi5c7iYp2n + 46rbNtk8pSy
TJoqTh822poWQW92oaGuNk4 + Qil6VnzEKp6Lla + yUQqzH9N4p / vcI1WYVfBWLk53uwVcjn / iaf1x
kZJrY15LvF3c6bDSd7rtIF / CIeJ5ySSPDS8WpbhSth1jnyu1DFRb7ulLM6NlFMEVOCorVWdxjepR
5Nc0vgBvyASUIIJt9qydSewF7mdm76qnXx7NXCsl8ZDDG2 / 7KhXbsv3S1dTtXOitVYaUPrsnj + nG
R1MPnB8p7Hvdwe4eXxf1Bf39iVuyg9r9aweH4Ht / NfXOQ4IJ + q9UqxkeHy / Br1ixpI39nqf5 / 4gm
+ + LgfXIgl7f372D VF7 / 5D + t8jLCs + H23tsPj / lnZBkV + Xn / mfuvf + 2anyF + G + bGUypcqKqpb7iCo
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dR1vh97fLrzLn8QJe + FggQcJyeQOqBBoH5zrPAnmGE3UVGwbVa6 / OAT / wImAcgKDCXq4 / vZJLZ8C
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b / 2eZF1JSQHRInCCL8Kx0wCBSFH4kIOVRkINIwSrZp9MLEur90Z / LHG + FIfX25SLhuiTEUsxgSBC
W8u7Vyoa5oyOt47 / 9LW1jCRvAt9QHWIFoA4hPiHxKjYD4RKsZYYCEix / 7v4jmv / BoJ + w73wg17ei
UfWmS9Gym1Mvk6DIVAAA2dVFlODLKZ7CKFV2XZd8JfU3aSJdOX / 7CXC82dxOaGh4 / t2OkzHr1feY
3uchvA0E3hbXh / e9xL5f1NrmhDcAdYFaN3xjnWcGtPmboVrR + 425TFUK90qF50vGqFIQ8vB23tgr
hk + BmYDp8XppnmIAFVtly8H9CdxfBVdKDAfpCHsxgOg8r + s7TmgnFB4khuezp8eGRNAbDeBYM3k +
S0tX6iPW1vuU6PkPBhiN6ZbuWqEi5r8EgQxRdSMDrm2C2wJ35ItBOIAwgNYAwhzwCnjFYaYLe4zo
hUtVOw + SabSJGRo5RqKoG1ur7sug33u7uA6fT6D2EgmX863NQOqpYgC7iC1XuSDmQ8ejtoHUz7Xj
+ WAwK2VU4shsdl8KjrAD3Ec / x4iIhh6cfC / Ux8CaDwWCCEZNWAhBRwF2aHZQhCA / mrFo + vN / Qvbg
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b2u4hFb2ggZGvjM / hJSUNI / 3 / f6ycRymgi4X / ka / HWKpUDqAw / j / jx7eXc76q1P2DLJI8S / a / nv6
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hEAxAMQqkMKV / kWXwzc77t52KJz2q1zmq1S4G1x69Kz + oA / QU4AB / 2y1xh6PhsZtoWaHyDu0S5IQ
aSh8LeP31 + wIGbyOZVPkM2n / YjAUNv2bEHXhYHIFvQT9yf8RCXZd4vl6ASrnKLI + d2qYnNrUW1Ng
NlAj0rf5VkhJxFSCanG + iIcyyqL4qX9xHgAA + mluM1rrwAtLkkd1ofd87lZem + qk1KEb5dpDbi7q
hgDK2LduIJ5owSR57uIuyP6wkaW2JAprdq9w9EpFoUeSbl7a7F9PjWsiBmAgY3r3ePVBlVEoMPe3
O9cQdd6PWGEBoO37at + 5DF + QAGt09ODv53V / e5D1ECNjYVlx / s + FB3 + yrXxFKOWJJzXMe / Qtqhjg
IljLH0OeH6nbW3U5Tf78Q0uY6rxzGXG + F8C0K4a + E4nmxVxbwit7QEFOk2lfszEG + ggIIlbcPP6G
S / 84Fp8AMwakQn2JjdgACpWYA7bjIRrLGtDkL0EC / wzdu + ttg9GUvl3BuQv7OJHS9NQBw + YEEKV0
BXkDbI36AKvsHLP1g1 / iP8aSBr8podjCY2fuLHnOOX4sthQSSyUwlC97ntxmDg28dRtbzRuQ0wP8
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BPBFEE // F3JFOFCQsfyJNg ==
'''
stampa ([ '', 'Up', 'Giù'] [int (pickle.loads (bz2.decompress (base64.b64decode (s))). prevedere (numpy.array ([skimage.transform.resize (skimage.io .imread (sys.argv [1], as_grey = true), (24,12), la modalità = 'costante'). appiattire ()])) [0])] + 'capra')

aggiornamento: per richiesta ecco i dati di allenamento, ridimensionati a 24x12 e combinati in un'unica immagine per facilitare caricamento / presentazione. sono oltre un centinaio di immagini. http://deeplearning.net/datasets/ , http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ , ricerca immagini duckduckgo, ricerca immagini google, ecc

dati di allenamento a 24x12 pixel


Puoi pubblicare i tuoi dati di allenamento?
qwr,

alcune delle immagini esatte originali che ho usato sono copyright quindi non posso pubblicarle tutte, tuttavia ne ho ridotte un po 'alla dimensione usata nel sistema, 24x12, e le ho pubblicate in una singola immagine di montaggio sopra, che dovrebbe essere qualificata come' giusto uso'.
don luminoso

6

Scikit-learn con Random Forests, 100%

L'approccio collaudato è quello delle convnet, ma le foreste casuali possono funzionare molto bene e immediatamente (pochi parametri da mettere a punto). Qui mostro alcune tecniche generali nelle attività di classificazione delle immagini.

Ho iniziato con 100 immagini di capre per l'allenamento che ho trovato tramite Google Immagini (AFAIK nessuna nei dati di allenamento corrisponde ai dati del test). Ogni immagine viene ridimensionata a 20x16 in scala di grigi, quindi l'array viene appiattito per produrre una riga in un array 2D. Una versione capovolta dell'immagine viene aggiunta anche come riga per i dati di allenamento. Non avevo bisogno di utilizzare alcuna tecnica di aumento dei dati .

griglia di capre

Quindi inserisco l'array 2D nel classificatore di foresta casuale e chiamo predict per produrre 50 alberi decisionali. Ecco il codice (disordinato):

RESIZE_WIDTH = 20
RESIZE_HEIGHT = 16

def preprocess_img(path):
    img = cv2.imread(path, 0)  # Grayscale
    resized_img = cv2.resize(img, (RESIZE_WIDTH, RESIZE_HEIGHT))
    return resized_img


def train_random_forest(downgoat_paths, upgoat_paths, data_paths):
    assert len(data_paths) == 100
    # Create blank image grid
    img_grid = np.zeros((10*RESIZE_HEIGHT, 10*RESIZE_WIDTH), np.uint8)

    # Training data
    TRAINING_EXAMPLES = 2*len(data_paths)
    train_X = np.zeros((TRAINING_EXAMPLES, RESIZE_WIDTH*RESIZE_HEIGHT), np.uint8)
    train_y = np.zeros(TRAINING_EXAMPLES, np.uint8)

    TEST_EXAMPLES = len(downgoat_paths) + len(upgoat_paths)
    test_X = np.zeros((TEST_EXAMPLES, RESIZE_WIDTH*RESIZE_HEIGHT), np.uint8)
    test_y = np.zeros(TEST_EXAMPLES, np.uint8)


    for i, data_path in enumerate(data_paths):
        img = preprocess_img(data_path)

        # Paste to grid
        ph = (i//10) * RESIZE_HEIGHT
        pw = (i%10) * RESIZE_WIDTH
        img_grid[ph:ph+RESIZE_HEIGHT, pw:pw+RESIZE_WIDTH] = img
        flipped_img = np.flip(img, 0)

        # Add to train array
        train_X[2*i,], train_y[2*i] = img.flatten(), 1
        train_X[2*i+1,], train_y[2*i+1] = flipped_img.flatten(), 0

    cv2.imwrite("grid.jpg", img_grid)

    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, verbose=1)
    clf.fit(train_X, train_y)
    joblib.dump(clf, 'clf.pkl')

    for i, img_path in enumerate(downgoat_paths + upgoat_paths):
        test_X[i,] = preprocess_img(img_path).flatten()
        test_y[i] = (i >= len(downgoat_paths))


    predict_y = clf.predict(test_X)
    print(predict_y)
    print(test_y)
    print(accuracy_score(predict_y, test_y))

    # Draw tree 0
    tree.export_graphviz(clf.estimators_[0], out_file="tree.dot", filled=True)
    os.system('dot -Tpng tree.dot -o tree.png')


def main():
    downgoat_paths = ["downgoat" + str(i) + ".jpg" for i in range(1, 10)]
    upgoat_paths = ["upgoat" + str(i) + ".jpg" for i in range(1, 10)]
    data_paths = ["data/" + file for file in os.listdir("data")]

    train_random_forest(downgoat_paths, upgoat_paths, data_paths)

Ecco il primo albero decisionale (anche se dal momento che il modello è in un insieme, non è particolarmente utile )

albero decisionale n. 0


è molto interessante .... i tuoi dati di allenamento sembrano molto più diversi tipi di immagini delle mie.
don luminoso

@donbright avrei pubblicato i miei dati di allenamento, ma la cartella con tutte le mie foto era su un disco rigido che è morto. Se qualcuno è abbastanza ambizioso, può usare la ricerca di immagini google inversa e trovare le immagini che ho usato.
qwr

questo è figo. ho scaricato un sacco di immagini ma ho trascorso un sacco di tempo a selezionarle per immagini "pulite". è interessante vedere come è possibile allenarsi sulla base di immagini più "sporche" senza dover dedicare troppo tempo a smistare.
don luminoso

@donbright Credo che più dati di allenamento e varietà siano migliori. Per "pulito" e "sporco" possiamo usare l'aumento dei dati per creare "più dati".
qwr
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