염소 이미지가 제공되면 프로그램에서 염소가 거꾸로되어 있는지 여부를 식별하는 것이 가장 좋습니다.

예

이것들은 입력이 무엇인지에 대한 예입니다. 실제 입력이 아님

입력:

산출: Downgoat

투기

프로그램은 최대 30,000 바이트 여야합니다.

• 입력은 전체 염소를 포함합니다
• 사진은 항상 염소를 포함합니다
• 염소가 거꾸로되어 있으면 출력 Downgoat하고 그렇지 않으면 출력Upgoat

그러나 입력은 이미지를 입력으로 가져올 수 있습니다 (파일 이름, 이미지의 base64 등).

요점 파일 이름은 단지 참조 용이므로 "Upgoat"또는 "Downgoat"를 포함하는 이미지 이름 또는 기타 메타 데이터에 의존하지 마십시오.

하드 코딩하지 마십시오 . 지루합니다. 완전히 시행 할 수는 없지만 멋지게 물어볼 수 있습니다.

테스트 사례

이미지와 요지 . 로 시작하는 이미지 downgoat가 Downgoat출력되고로 시작하는 이미지 upgoat가 Upgoat출력됩니다.

테스트 사례의 두 번째 배치 모든 테스트 사례에서 이미지를 테스트하십시오. 이 이미지는 jpgs입니다. 이미지 크기는하지만에 따라 다를 않는 그 정도.

참고 : 답변을 수락하기 전에 몇 가지 테스트 사례를 추가하여 하드 코드 된 답변을 피하고 프로그램의 일반적인 성능을 점검 할 수 있습니다.

아바타를 올바르게 만들기위한 보너스 포인트 : P

채점

점수는 다음과 같이 계산할 수있는 백분율입니다. (number_correct / total) * 100

수학, 100 %, 141 바이트

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

글쎄, 이것은 속임수처럼 조금 느낀다. 또한 매우 어리 석고 속도도 느립니다. 기능 f은 Mathematica의 컴퓨터 비전 내장 중 하나에서 인식 임계 값을 설정할 수있는 대략적인 높이를보고 여전히 이미지를 염소 동물로 인식합니다.

그런 다음 이미지 또는 뒤집힌 이미지가 더 염소인지 확인합니다. 다운 타임을 선호하여 넥타이가 부러 졌기 때문에 프로필 이미지에서만 작동합니다. 이미지가 Bovids 또는 Caprine 동물 개체 유형의 다른 일반화를 나타내는 지 묻는 등 여러 가지 방법으로 개선 될 수 있습니다.

알고리즘이 염소 1에 대해 결정적이지 않은 결과를 생성하기 때문에 첫 번째 테스트 세트의 경우 100 %, 두 번째 테스트 세트의 경우 94 %로 답하십시오. 계산 시간이 길어질수록 100 %까지 증가 할 수 있습니다. 의 더 많은 값을 테스트합니다 RecognitionThreshold. 에서 올리기 100로 1000sufficies; 어떤 이유로 Mathematica는 그것이 매우 부당한 이미지라고 생각합니다! 인식 개체를 염소 동물에서 발굽이 포유 동물로 변경해도 효과가있는 것 같습니다.

언 골프 드 :

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"
  ]
]

대체 솔루션, 100 % + 보너스

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"
   ]
  ]

이 전략은 이전과 동일한 전략을 사용하지만 임계 값 이상의 이진 검색을 사용합니다. 여기에는 두 가지 기능이 있습니다.

• g[t]인수가 임계 값을 갖는 염소 이미지인지 여부를 반환합니다 t.
• f이미지와 임계 값의 상한 및 하한의 세 가지 매개 변수를 사용합니다. 재귀 적입니다. m상한과 하한 사이의 임계 값을 테스트하여 작동 합니다 (하한쪽으로 바이어스 됨). 이미지와 반사 된 이미지가 염소가 많거나 비고 유한 경우, 범위의 아래쪽 또는 위쪽을 적절하게 제거하고 다시 호출합니다. 그렇지 않으면, 하나의 이미지가 염소이고 다른 이미지가 비고 유성 인 Upgoat경우, 첫 번째 이미지가 염소 성이고 Downgoat그렇지 않으면 (두 번째 이미지 인 경우 반사 된 이미지가 염소 성)을 반환합니다.

함수 정의에는 약간의 설명이 필요합니다. 첫째, 함수 적용은 왼쪽 연관입니다. 이것은 다음과 같이 g[x][y]해석 된다는 것을 의미합니다 (g[x])[y]. "에 g[x]적용한 결과 y."

둘째, Mathematica에서의 과제는 대체 규칙을 정의하는 것과 거의 같습니다. 즉 , "; 를 리턴 하는 매개 변수로 이름 지정된 함수를 선언 함"을 의미 f[x_] := x^2하지는 않습니다 . 그 의미는 "와 같은 것을 볼 때마다 내부에있는 것을 불러서 전체를에 바꿉니다 ."fxx^2f[ ... ]xx^2

이 두 가지를 종합하면, gMathematica 의 정의가 양식의 표현을 (g[ ... ])[ ... ]과제의 오른쪽 으로 대체 하도록 지시하는 것을 알 수 있습니다.

Mathematica가 g[m](의 두 번째 줄에서 f) 식을 만나면식이 알고있는 규칙과 일치하지 않으며 식을 그대로 유지합니다. 그런 다음 인수 와 목록 이 있는 Map연산자 와 일치합니다 . ( 접두사 표기법입니다.이 표현식은와 정확히 동일합니다 .) 첫 번째 인수를 두 번째 인수의 각 요소에 적용하여 대체합니다 . 이제 Mathematica는 각 요소가 정의와 일치 하고 대체를 수행함을 확인합니다./@g[m]{i, ImageReflect@i}/@Map[g[m], { ... }]Map{(g[m])[i], (g[m])[ ... ]}g

이런 식으로 우리는 g다른 함수를 반환하는 함수처럼 행동해야합니다. 즉, 우리가 쓴 것과 비슷하게 작동합니다.

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

(이 경우 g[t]를 제외하고 는 자체적으로는으로 평가 Function되지만 이전 g[t]에는 자체적으로 전혀 변환되지 않았습니다.)

내가 사용하는 마지막 트릭은 선택적 패턴입니다. 패턴 l_ : 0은 "모든 표현식을 l일치시키고로 사용 0가능 하게하거나 아무것도 일치하지 않고 로 사용 가능하게 함"을 의미 l합니다. 따라서 f[i]하나의 인수 (테스트 할 이미지)로 호출하면 마치 호출 한 것과 같습니다 f[i, 0, 1].

내가 사용한 테스트 장치는 다음과 같습니다.

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 *)

자바 스크립트, 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>

설명

조명이 어디에서 오는지 확인하는 @BlackCap 아이디어의 간단한 구현 .

대부분의 염소는 이미지의 중앙에 있으며 햇빛 때문에 배가 항상 등보다 어둡습니다. 프로그램은 이미지 중간에서 시작하여 색상을 기록합니다. 그런 다음 중심 위와 아래의 픽셀의 평균 명도를 가져옵니다. 색상이 중심의 색과 다른 곳 (염소의 몸이 끝나고 배경이 시작될 때). 어느 쪽이 더 가벼울수록 그것이 업고 트인지 다운 고트인지를 결정합니다.

두 번째 테스트 사례에서 다운 염소 9 및 업 염소 7 및 9에 대해 실패합니다.

파이썬, 100 %, 225 바이트

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"

염소에서 이미지 검색을 사용하십시오. 페이지가 만족할만한 양의 결과를 반환하면 아마도 위쪽 염소 일 것입니다. 이 솔루션은 손으로 그린 ​​염소 또는 Bing이 손상된 경우에는 작동하지 않을 수 있습니다.

자바, 93.9 % 100 %

이것은 이미지의 위쪽과 아래쪽의 행 대비를 결정하여 작동합니다. 이미지의 아래쪽 절반의 대비가 두 가지 이유로 더 크다고 가정합니다.

• 4 개의 다리는 바닥 부분에 있습니다
• 상단 부분의 배경은 일반적으로 초점이 맞지 않는 영역이기 때문에 흐려집니다.

인접한 픽셀 값의 차이를 계산하고 차이를 제곱하고 모든 제곱을 합산하여 각 행의 대비를 결정합니다.

최신 정보

두 번째 배치의 일부 이미지로 인해 원래 알고리즘에 문제가 발생했습니다.

upgoat3.jpg

이 이미지는 이전에 무시되었던 투명도를 사용하고있었습니다. 이 문제를 해결할 수있는 여러 가지 방법이 있지만 모든 이미지를 400x400 검정색 배경으로 렌더링하기로 선택했습니다. 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 알파 채널로 이미지 처리
• 인덱스 및 그레이 스케일 이미지 처리
• 성능 향상 (13MP 이미지를 처리 ​​할 필요가 없음)

downgoat8.jpg / upgoat8.jpg

이 이미지는 염소의 몸에서 과장되었습니다. 여기서 해결책은 이미지를 세로 방향으로 만 흐리게하는 것입니다. 그러나 이로 인해 배경에 세로 구조가있는 첫 번째 배치의 이미지에 문제가 발생했습니다. 여기서 해결책은 단순히 특정 임계 값을 초과하는 차이를 계산하고 실제 차이 값을 무시하는 것입니다.

간단히 말해, 업데이트 된 알고리즘은 전처리 후 다음과 같이 이미지에서 많은 차이가있는 영역을 찾습니다.

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");
    }
}

파이썬 3, 91.6 %

새로운 테스트 사례로 편집

테스트 할 염소 그림으로 파일 이름을 설정하십시오. 커널을 사용하여 이미지를 위 / 아래 비대칭으로 만듭니다. 소벨 연산자를 시도했지만 더 좋았습니다.

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')

Hough Transform이있는 OpenCV, 100 %

내 원래 아이디어는 염소 다리의 수직선을 감지하고 몸과 수평선에 대한 수직 위치를 결정하는 것이 었습니다.

결과적으로 모든 이미지에서지면은 노이즈가 심해 허니 변환에서 많은 캐니 에지 감지 출력과 해당 감지 라인이 만들어집니다. 내 전략은 수평선이 이미지의 상단 또는 하단에 있는지 여부를 결정하는 것이 문제를 해결하기에 충분했습니다.

# 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))

이미지를 출력하지 않는 전체 기능은 다음과 같습니다.

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

다운 염소 1 가장자리 :

Downgoat1 라인 :

Upgoat2 모서리와 선 :

이 방법은 특히 시끄러운 이미지에서도 잘 작동했습니다. 다운 염소 3 가장자리와 선은 다음과 같습니다.

추가

허프 변환이 캐니 엣지 감지보다 훨씬 잘 작동하기 전에 중간 블러 및 적응 형 가우시안 임계 값이 나타났습니다. 그러나 내 원래 접근 방식의 문제는 즉시 분명합니다. 일부 그림에서 염소의 얼굴뿐만 아니라 눈에 띄는 배경 선이 감지됩니다.

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))

downgoat8는 다음과 같습니다.

등고선 (코드 표시 안 됨)은 염소 (척추)의 위쪽 가장자리를 꽤 잘 감지하지만 전체 모양을 얻지 못합니다.

추가 연구 : OpenCV에는 Haar-feature 기반 물체 감지 기능 이 있으며 일반적으로 자동차 나 얼굴과 같은 물건에 사용되지만 독특한 모양으로 인해 염소에도 효과가있을 수 있습니다.

2D 기능 인식 이 유망 해 보이지만 (스케일링 및 회전으로 인해 템플릿 일치가 작동하지 않습니다) C ++ 용 OpenCV를 파악하기에는 너무 게으 릅니다.

파이썬 3, numpy, scikit, 100 %

이 코드는 단일 파일 이름에 대해 염소 훈련 이미지 분류기를 실행하여 'Upgoat'또는 'Downgoat'을 인쇄합니다. 코드 자체는 python3의 한 줄이며 앞에는 거대한 문자열과 가져 오기 줄이 있습니다. 거대한 문자열은 실제로 염소 훈련 분류기이며 런타임에 선택되지 않고 분류를 위해 입력 이미지가 제공됩니다.

이 분류기는 Randal Olson의 TPOT 시스템과 펜실베이니아 대학의 팀을 사용하여 만들어졌습니다. TPOT는 유전자 프로그래밍을 사용하여 기계 학습 이미지 분류기 파이프 라인을 발전시키는 데 도움이됩니다. 기본적으로 인공 선택을 사용하여 입력 데이터에 가장 적합한 다양한 매개 변수 및 분류 유형을 선택하므로 파이프 라인 설정을 꽤 잘하기 위해 기계 학습에 대해 많이 알 필요가 없습니다. https://github.com/EpistasisLab/tpot . TPOT는 scikit-learn, INRIA 등의 http://scikit-learn.org/stable/에서 실행됩니다.

인터넷에서 찾은 약 100 마리의 염소 이미지를 TPOT에 제공했습니다. 나는 테스트에서 염소와 비교적 비슷하게 보이는 것을 선택했다. 이 TPOT 프로세스의 출력은 기본적으로 scikit-learn ExtraTreesClassifier 객체입니다. 이 이미지 분류기는 내 염소에 대해 훈련 (또는 '맞춤') 된 후 거대한 줄에 절여졌습니다. 문자열에는 분류기 코드뿐만 아니라, 훈련 된 모든 염소 이미지에 대한 훈련의 "인쇄물"이 포함되어 있습니다.

나는 훈련 이미지에 '로그에 염소 서'테스트 이미지를 포함시켜 약간의 속임수를 썼지 만, 일반 염소 필드 이미지에서는 여전히 잘 작동합니다. TPOT을 더 오래 실행시킬수록 더 나은 분류 기가 만들어지는 단점이 있습니다. 그러나 더 나은 분류자는 '더 큰'것처럼 보이며 결국 골프 게임에서 @Downgoat에 의해 주어진 30,000 바이트 제한에 도달합니다. 이 프로그램은 현재 약 27kbyte입니다. 테스트 이미지의 '두 번째 그룹'은 '백업 링크'와 마찬가지로 손상되어 있으므로 어떻게 수행되는지 잘 모르겠습니다. 그것들을 수리해야한다면, 아마도 다시 시작하고 TPOT를 다시 실행하고 많은 새로운 이미지를 공급하고 30k 바이트 미만에서 새로운 분류기를 만들 수 있는지 확인하십시오.

감사

피클 가져 오기, bz2, base64, numpy, sys, skimage.transform, skimage.io
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NlAj0rf5VkhJxFSCanG + icyyqL4qX9xHgAA + mluM1rrwAtLkkd1ofd87lZem + qk1KEb5dpDbi7q
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S / 84Fp8AMwakQn2JjdgACpWYA7bjIRrLGtDkL0EC / wzdu + ttg9GUvl3BuQv7OJHS9NQBw + YEEKV0
BXkDbI36AKvsHLP1g1 / iP8aSBr8podjCY2fuLHnOOX4sthQSSyUwlC97ntxmDg28dRtbzRuQ0wP8
3V62hO9nc7X9fb9fznzhRBNYF5IFEEjJQBIKIJmK7I8Xh5Pn9xywJX7HKInI9jqQQbwACgmCD1RR
BPBFEE // F3JFOFCQsfyJNg ==
'' '
print ([ '', 'Up', 'Down'] [int (pickle.loads (bz2.decompress (base64.b64decode (s)))). predict (numpy.array ([skimage.transform.resize (skimage.io) .imread (sys.argv [1], as_grey = True), (24,12), mode = 'constant'). flatten ()])) [0])] + 'goat')

업데이트 : 요청 당 요청은 교육 데이터이며 24x12로 크기가 조정되고 업로드 / 프리젠 테이션이 용이하도록 단일 이미지로 결합됩니다. 백 개가 넘는 이미지. http://deeplearning.net/datasets/ , http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ , duckduckgo 이미지 검색, Google 이미지 검색 등

임의의 숲이있는 사이 킷 학습, 100 %

시도되고 진실 된 접근 방식은 convnet이지만 임의 포리스트 는 기본적으로 매우 잘 수행 할 수 있습니다 (조정할 매개 변수가 거의 없음). 여기에서는 이미지 분류 작업의 몇 가지 일반적인 기술을 보여줍니다.

Google 이미지를 통해 찾은 훈련 용 염소 이미지 100 개로 시작했습니다 (교육 데이터의 AFAIK는 테스트 데이터와 일치하지 않습니다). 각 이미지는 회색조로 20x16으로 크기가 조정 된 다음 2D 배열에서 하나의 행을 생성하도록 배열이 평평 해집니다. 뒤집힌 이미지 버전도 훈련 데이터의 행으로 추가됩니다. 데이터 확장 기술 을 사용할 필요가 없었습니다 .

그런 다음 2D 배열을 임의 포리스트 분류기로 공급하고 예측을 호출하여 50 개의 의사 결정 트리를 생성합니다. 다음은 (지저분한) 코드입니다.

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)

여기에 첫 번째 결정 트리가 있습니다 (모델이 앙상블에 있기 때문에 특별히 유용하지는 않습니다 )