이미지 숫자 인식하기3
삽질의 이유는 옵션 추가 안해서 인식 안되었다
참고 내용 - 본문은 아래에 있습니다. 해당 글이 문제가 있다면, 삭제 하도록 하겠습니다.
https://keras.io/api/preprocessing/image/
Keras documentation: Image data preprocessing
Image data preprocessing image_dataset_from_directory function tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( directory, labels="inferred", label_mode="int", class_names=None, color_mode="rgb", batch_size=32, image_size=(256, 256), shuffle=True, seed
keras.io
시나리오는 이렇다.
1.앞에서 열심히 모델을 만들었다
2.모델을 적용해서, 손인식 샘플처럼 특정1~7자리 이미지에서 각 숫자 영역 인식해서 숫자 표현해주려고 했는데
계속 아래와 같이 나왔습니다.
크기 문제 인가 열심히 또 찾아봤지만, 그이유는 아니었다. 물론 다른경우에 대해서 파악 했습니다.(리사이즈 방법)
2020/08/04 - [개발자 놀이터/Tensorflow] - 이미지의 숫자 인식 하기2(CNN모델)
이미지의 숫자 인식 하기2(CNN모델)
계속 삽질하면서 보고 있는 중입니다. 약200개 실제 이미지를 가지고, 훈련시켜, 정확도가 70%정도 인 모델을 가지고, 테스트를 해본 코드 이다. 하지만, MNIST 같은 약 10000개의 샘플코드를 돌렸을��
laheepapa.tistory.com
아무튼 결론은 grayscle로 만들지 않은 모델 갔다가 일명 rgb로 된 모델 갔다가 그레이스케일 이미지 가지고 와서 해봤자 안맞는것이다.
그냥 큰 어른 옷(RGB)를 어린이(Grayscle) 한테 입혀놓으니 처음부터 사이즈 자체가 안맞은 것이다.
아직 난관은 많으나, 이유는 알게 되었다
전에 이미 쪼개놓은 기본 이미지를 그대로 예측시 모델은 rgb 였다면, grayscale로 변환해서 예측하는 방법이다.
예측율은 동일하게 70%정도 밖에 못한다. 0~2는 잘 맞추는듯 하는데 그 외의 숫자는 인식률이 낮다.