WdSI_project

Projekt na zaliczenie przedmiotu Wprowadzenie do Sztucznej inteligencji. Zadaniem programu jest klasyfikacja znaków drogowych na dwie grupy: speedlimit oznaczone jako 0 oraz other oznaczone jako 1. W projekcie nie wykonano zadania detekcji znaku.

Dokumentacja kodu

Wszystkie potrzebne biblioteki/ pakiety oprogramowania zostały zaimportowane na górze kodu.

import numpy as np
import cv2
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pandas
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from pathlib import Path
import csv

Dalej znajduje się słownik, który posłuży do zmieniania oznaczeń klas ze słów na liczby, wszystkie obiekty niebędące speedlimit zostają oznaczone jako other- 1.

class_id_to_new_class_id = {'speedlimit': 0, 'stop': 1, 'crosswalk': 1, 'trafficlight': 1}

Deklaracja ścieżek do kolejno plików testowych i treningowych następuje w sposób następujący:

images_path_train = Path('../train/images')
annotations_path_train = Path('../train/annotations')
images_path_test = Path('../test/images')
annotations_path_test = Path('../test/annotations')

Funkcja data_format(path,im_path) ma za zadanie odczyt danych z plików .xml, dotyczących zdjęć. Jej argument to ścieżka do katalogu z adnotacjami oraz ścieżka do katalogu ze zdjęciami. Funkcja ta sprawdza, czy na zdjęciu występuje znak speedlimit, czy nie. Jeżeli występuje przynajmniej jeden, to całe zdjęcie oznaczane jest jako speedlimit, jeżeli nie to oznaczane jest klasą pierwszego obiektu, co nie ma znaczenia, gdyż w dalszym etapie, wszystkie inne zostaną oznaczone jako klasa other. Funkcja sprawdza również, czy obszar zajmowany przez znak to 1/100 pola całego zdjęcia. Funkcja zwraca dane w formacie pandas.DataFrame.

Funkcja load_data(path,filename) odczytuje dane z pliku .csv i odpowiednio je modyfikuje. Argumentami funkcji są ścieżka do pliku oraz jego nazwa. Funkcja zwraca listę słowników zawierających przyporządkowany obraz, jego klasę oraz nazwę.

Funkcja learn(data) uczy słownik cv2.BOWKMeansTrainer. Wykorzystuje algorytm SIFT( skaloniezmiennicze przekształcenie cech). Argumentem funkcji są wcześniej przygotowane dane. Funkcja tworzy plik voc.npy ze słownikiem zawierającym dla każdej próbki obraz oraz etykietę klasy.

Funkcja extract_features(data) wyodrębnia cechy z przygotowanych wcześniej danych, podanych jako argument. Wykorzystuje ona FLANN( Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) oraz obliczanie deskryptorów obraz z wykorzystaniem metod klasy BOWImgDescriptorExtractor pakietu csv. Funkcja zwraca dalej przetworzone dane, które będą wykorzystane do treningu.

Funkcja train(data) wykonuje trening i zwraca wytrenowany Random Forest classifier.

Funkcja predict(rf, data,n) dodaje do podanych danych hasło do słownika, którego etykietą jest otrzymana etykieta klasy, która zostaje przyporządkowana przez wytrenowany Random Forest classifier. Argumenty funkcji to Random Forest classifier, który został wcześniej poddany treningowi, dane testowe, wcześniej przygotowane, poprzez wyodrębnienie cech oraz liczbę, która określa dla ilu obiektów, ma być wykonana funkcja.

Funkcja evaluate(data,n) wykorzystywana jest w celach testowych. Wylicza ona wskaźniki jakości zadania klasyfikacji i zwraca ich wartości. Są to odpowiednio accuracy, precision oraz recall. Jej argumentami są dane, już po etapie predykcji oraz ilość danych, dla których ją wykonano.

Funkcje display_data(data,n) oraz print_evaluate_data(data) służa odpowiednio do wyświetlania wyników klasyfikacji oraz wskaźników jakości tego procesu.

W kodzie znaleźć można również test_main(), który zawiera wywołania poszczególnych funkcji i cały proces klasyfikacji. Jest to funkcja testowa, która została w kodzie w celu testowania rozwiązań. Nie jest ona używana.

Funkcja loadData(boolean) ma za zadanie wczytanie danych, w zależności od wartości zmiennej logicznej wczytuje on odpowiednie dane. Jeżeli jest True to wczytuje on dane treningowe, w przeciwnym wypadku testowe. Funkcja zwraca listę słowników z danymi.

Funkcja Classify(data) służy do wyświetlenia w odpowiednim formacie wyników klasyfikacji.

Funkcja main() zaczyna się od przyjęcia polecenia sterującego. Następne jest przygotowanie danych. W dalszej kolejności następuje przyjęcie przez program liczby klasyfikowanych plików, ich nazwy, ilość wycinków z tych plików oraz ich współrzędne. Program dokonuje uczenia, a następnie klasyfikacji i testowania.

Podsumowanie

W ramach projektu zrealizowano jedynie zadanie klasyfikacji zdjęć, nie wykonano detekcji znaków.