Python基于Oxford-IIIT Pet Dataset实现宠物识别系统_数据集包含宠物的面部图像和声音录音

         先看效果：

       Oxford-IIIT Pet Dataset是一个不错的数据集，牛津官方整理出来的一个关于各种猫和狗的数据集，可以很方便被我们用来做图像识别或者是图像分割类型的任务，这里我们主要是做图像识别的应用。

        官方介绍如下所示：

        除了这些以外，官方还对数据集下各个类别中的数据量进行了统计，如下所示：

          从数据统计结果上来看，狗的图像数据量是猫的两倍以上。

         这里我们要做的是图像识别的任务，由于原始数据集是混在一起的，这里我首先将其拆分开来，归类到不同的目录中，核心代码实现如下所示：

#!usr/bin/env python
# encoding:utf-8
from __future__ import division
 
 
"""
功能： 数据处理模块
"""
 
 
import os
import shutil
 
 
def splitImg2Category(dataDir="images/",resDir="dataset/"):
    '''
    归类图像到不同目录中
    '''
    for one_pic in os.listdir(dataDir):
        one_path=dataDir+one_pic
        oneDir=resDir+one_pic.split('_')[0].strip()+"/"
        if not os.path.exists(oneDir):
            os.makedirs(oneDir)
        shutil.copy(one_path,oneDir+one_pic)

        归类处理之后得到如下目录：

        随机看几个目录：

【Abyssinian】

 【Egyptian】

 【miniature】

 【shiba】

       接下来对总的数据集进行随机划分，得到训练集-测试集，核心代码实现如下：

 
def random2Dataset(dataDir='data/original/',ratio=0.3):
    '''
    对原始数据集进行划分，得到：训练集和测试集
    '''
    label_list=os.listdir(dataDir)
    for one_label in label_list:
        oneDir=dataDir+one_label+'/'
        pic_list=os.listdir(oneDir)
        testNum=int(len(pic_list)*ratio)
        oneTrainDir='data/train/'+one_label+'/'
        oneTestDir='data/test/'+one_label+'/'
        if not os.path.exists(oneTrainDir):
            os.makedirs(oneTrainDir)
        if not os.path.exists(oneTestDir):
            os.makedirs(oneTestDir)
        #创建测试集
        for i in range(testNum):
            one_path=oneDir+random.choice(os.listdir(oneDir))
            name=str(len(os.listdir(oneTestDir))+1)
            new_path=oneTestDir+one_label+'_'+name+'.jpg'
            shutil.move(one_path,new_path)
        #创建训练集
        for one_pic in os.listdir(oneDir):
            one_path=oneDir+one_pic
            name=str(len(os.listdir(oneTrainDir))+1)
            new_path=oneTrainDir+one_label+'_'+name+'.jpg'
            shutil.move(one_path,new_path)

       接下来搭建CNN模型：

def buildModel(h=16, w=10, way=1):
    """
    构建模型
    """
    model = Sequential()
    input_shape = (h, w, way)
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=input_shape))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(1024))
    model.add(Activation("relu"))
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(35))
    model.add(Activation("sigmoid"))
    lrate = 0.01
    decay = lrate / 100
    sgd = SGD(lr=lrate, momentum=0.9, decay=decay, nesterov=False)
    model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=sgd, metrics=["accuracy"])
    print(model.summary())
    return model

        之后就可以训练模型了，核心代码实现如下：

#数据加载
X_train, X_test, y_train, y_test = load()
X_train = X_train.astype("float32")
X_test = X_test.astype("float32")
#数据归一化
X_train /= 255
X_test /= 255
# 模型
model = buildModel(h=h, w=w, way=way)
# 拟合训练
checkpoint = ModelCheckpoint(
    filepath=saveDir + "best.h5",
    monitor="val_loss",
    verbose=1,
    mode="auto",
    save_best_only="True",
    period=1,
)
history = model.fit(
    X_train,
    y_train,
    validation_data=(X_test, y_test),
    callbacks=[checkpoint],
    epochs=nepochs,
    batch_size=32,
)
print(history.history.keys())
#可视化
plt.clf()
plt.plot(history.history["acc"])
plt.plot(history.history["val_acc"])
plt.title("model accuracy")
plt.ylabel("accuracy")
plt.xlabel("epochs")
plt.legend(["train", "test"], loc="upper left")
plt.savefig(saveDir + "train_validation_acc.png")
plt.clf()
plt.plot(history.history["loss"])
plt.plot(history.history["val_loss"])
plt.title("model loss")
plt.ylabel("loss")
plt.xlabel("epochs")
plt.legend(["train", "test"], loc="upper left")
plt.savefig(saveDir + "train_validation_loss.png")
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1] * 100))
model_json = model.to_json()
with open(saveDir + "structure.json", "w") as f:
    f.write(model_json)
model.save_weights(saveDir + "weights.h5")
model.save(saveDir + "model.h5")
print("=====================Finish=========================")
# 持久化
lossdata, vallossdata = history.history["loss"], history.history["val_loss"]
accdata, valaccdata = history.history["acc"], history.history["val_acc"]
history = {}
history["loss"], history["val_loss"] = lossdata, vallossdata
history["acc"], history["val_acc"] = accdata, valaccdata
with open(saveDir + "history.json", "w") as f:
    f.write(json.dumps(history))

        训练完成结果如下所示：

        准确率曲线如下：

        损失值曲线如下所示：

         同样，这里开发对应的界面，方便使用，效果图如下：