In [1]:
import sys
import tensorflow as tf
from PIL import Image, ImageFilter
def predictint(imvalue):
"""
훈련된 모델을 사용하여 하나의 단일 이미지를 받아서 예측한다
:param imvalue:
:return:
"""
"""
훈련시와 동일한 모델을 다시 정의합니다.
자세한 설명은 훈력쪽 소크 코드에서 확인할 수 있습니다.
"""
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)
def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)
def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
def max_pool_2x2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)
init_op = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()
"""
모델을 saver 를 사용하여 복구합니다.
sess.run(init_op)
saver.restore(sess, "model2.ckpt")
"""
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
saver.restore(sess, "./model2.ckpt")
prediction = tf.argmax(y_conv, 1)
return prediction.eval(feed_dict={x: [imvalue], keep_prob: 1.0}, session=sess)
def imageprepare(argv):
"""
로컬에서 이미지를 받아서 Tensorflow 처리 가능한 형태로 변환하는 역할을 수행합니다.
"""
im = Image.open(argv).convert('L')
width = float(im.size[0])
height = float(im.size[1])
newImage = Image.new('L', (28, 28), (255)) # 우리가 테스트할 네트워크는 28/28 이미지이다
# 입력된 28/28이 아닌 이미지를 28/28로 변환하기 위해 가로 세로 중 어느쪽이 큰지 확인
if width > height:
# 폭이 더 큰 경우 처리 로직
nheight = int(round((20.0 / width * height), 0)) # resize height according to ratio width
# 20/20 이미지로 변환하고
img = im.resize((20, nheight), Image.ANTIALIAS).filter(ImageFilter.SHARPEN)
wtop = int(round(((28 - nheight) / 2), 0)) #
newImage.paste(img, (4, wtop)) # 리사이즈된 이미지를 흰색 바탕의 캔버스에 붙여 넣는다
else:
# 높이가 더 큰경우에 처리 로직
nwidth = int(round((20.0 / height * width), 0))
if (nwidth == 0):
nwidth = 1
# resize and sharpen
img = im.resize((nwidth, 20), Image.ANTIALIAS).filter(ImageFilter.SHARPEN)
wleft = int(round(((28 - nwidth) / 2), 0))
newImage.paste(img, (wleft, 4))
# newImage.save("sample.png")
tv = list(newImage.getdata()) # 픽셀 데이터로 변환
# 255의 RGB 0 흰색, 1 검은색의 이진수로 노멀라이제이션 작업을 수행
tva = [(255 - x) * 1.0 / 255.0 for x in tv]
return tva
def main():
"""
Main function.
"""
argv = './number5.png'
imvalue = imageprepare(argv)
predint = predictint(imvalue)
print (predint[0]) # first value in list
if __name__ == "__main__":
main()