commit 7ec43ca17dbbb9b0efad63f10121833f5f8eaaf8 Author: Alexandre Gut Date: Tue Mar 31 13:28:59 2026 +0200 Initial commit diff --git a/.gitattributes b/.gitattributes new file mode 100644 index 0000000..cd22642 --- /dev/null +++ b/.gitattributes @@ -0,0 +1,2 @@ +OpenCV/tutoriel3/cars.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +OpenCV/tutoriel3/test.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..cd59182 --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,50 @@ +# ── Python ────────────────────────────────────────────────────────────────── +__pycache__/ +*.py[cod] +*.pyo +*.pyd +*.pyc + +# ── Environnements virtuels ────────────────────────────────────────────────── +venv/ +.venv/ +env/ +ENV/ +Pipfile.lock + +# ── Secrets ─────────────────────────────────────────────────────────────────── +.env +.env.* +secret.env +secrets.py +*.secret +credentials.json +token.json + +# ── Logs ───────────────────────────────────────────────────────────────────── +*.log +logs/ + +# ── IDE ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── +.vscode/ +.idea/ +*.swp +.DS_Store +Thumbs.db + +# ── Tests / Coverage ───────────────────────────────────────────────────────── +.coverage +htmlcov/ +.pytest_cache/ + +# ── Build ───────────────────────────────────────────────────────────────────── +dist/ +build/ +*.egg-info/ + +# ── Modèles IA (trop lourds pour git) ─────────────────────────────────────── +*.gguf +*.bin +*.safetensors +models/ +weights/ diff --git a/Divers/decoupe_video/README.md b/Divers/decoupe_video/README.md new file mode 100644 index 0000000..f3dee1e --- /dev/null +++ b/Divers/decoupe_video/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Construction d'un dataset opensource + +Dataset actuel: https://drive.google.com/file/d/1PS40KnziMB7uVcmLHfOQZiD5uWNF-QiS/view?usp=sharing + diff --git a/Divers/decoupe_video/extract_image_from_video.py b/Divers/decoupe_video/extract_image_from_video.py new file mode 100644 index 0000000..48b34fc --- /dev/null +++ b/Divers/decoupe_video/extract_image_from_video.py @@ -0,0 +1,26 @@ +import cv2 +import os + +film='Le_chemin_du_passe.mp4' + +if not os.path.exists(film): + quit("Le film n'existe pas") + +nom_film=film.split('.')[0] + +cap=cv2.VideoCapture(film) + +if not os.path.isdir(nom_film): + os.mkdir(nom_film) + +id=0 +while True: + print("#", end="", flush=True) + for cpt in range(500): + ret, frame=cap.read() + if frame is None: + print("") + cap.release() + quit() + cv2.imwrite("{}/{}-{:d}.png".format(nom_film, nom_film, id), frame) + id+=1 diff --git a/Divers/descente_gradient/README.md b/Divers/descente_gradient/README.md new file mode 100644 index 0000000..aacf563 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Algorithme d'apprentissage +## La descente de gradient + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=0MEyDJa2GTc + + diff --git a/Divers/descente_gradient/comparaison.py b/Divers/descente_gradient/comparaison.py new file mode 100644 index 0000000..0b28442 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/comparaison.py @@ -0,0 +1,52 @@ +from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D +from matplotlib import cm +from matplotlib.colors import LogNorm +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import math + +def fonction(X, Y): + return X*np.exp(-X**2-Y**2)+(X**2+Y**2)/20 + +def gradient_fonction(X, Y): + g_x=np.exp(-X**2-Y**2)+X*-2*X*np.exp(-X**2-Y**2)+X/10 + g_y=-2*Y*X*np.exp(-X**2-Y**2)+Y/10 + return g_x, g_y + +fig=plt.figure() +fig.set_size_inches(9, 7, forward=True) +ax=Axes3D(fig, azim=-29, elev=49) +X=np.arange(-3, 3, 0.2) +Y=np.arange(-3, 3, 0.2) +X, Y=np.meshgrid(X, Y) +Z=fonction(X, Y) +ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) +plt.xlabel("Paramètre 1 (x)") +plt.ylabel("Paramètre 2 (y)") + +x1=x2=np.random.random_integers(-2, 2)+np.random.rand(1)[0] +y1=y2=np.random.random_integers(-2, 2)+np.random.rand(1)[0] + +lr=0.2 +lr2=0.9 +correction_x1=0 +correction_y1=0 +i=0 +while True: + g_x1, g_y1=gradient_fonction(x1, y1) + g_x2, g_y2=gradient_fonction(x2, y2) + + correction_x1=lr2*correction_x1-lr*g_x1 + x1=x1+correction_x1 + correction_y1=lr2*correction_y1-lr*g_y1 + y1=y1+correction_y1 + + x2=x2-lr*g_x2 + y2=y2-lr*g_y2 + + ax.scatter(x1, y1, fonction(x1, y1), marker='o', s=10, color='#FF0000') + ax.scatter(x2, y2, fonction(x2, y2), marker='o', s=10, color='#00FF00') + plt.draw() + print("iteration= {} x1={:+7.5f} y1={:+7.5f} x2={:+7.5f} y2={:+7.5f}".format(i, x1, y1, x2, y2)) + plt.pause(0.05) + i+=1 diff --git a/Divers/descente_gradient/exemple_2d_1.py b/Divers/descente_gradient/exemple_2d_1.py new file mode 100644 index 0000000..3d68be2 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/exemple_2d_1.py @@ -0,0 +1,23 @@ +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt + +def fonction(x): + return x**2+3*x-2 + +def gradient_fonction(x): + return 2*x+3 + +xvals=np.arange(-5, 3, 0.1) +yvals=fonction(xvals) +plt.plot(xvals, yvals) + +x=np.random.random_integers(-4, 3)+np.random.rand(1)[0] +lr=0.2 +i=0 +while True: + plt.scatter(x, fonction(x), color='#FF0000') + plt.draw() + plt.pause(0.5) + x=x-lr*gradient_fonction(x) + print("itération {:3d} -> x={:+7.5f}".format(i, x)) + i+=1 diff --git a/Divers/descente_gradient/exemple_2d_2.py b/Divers/descente_gradient/exemple_2d_2.py new file mode 100644 index 0000000..03887fd --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/exemple_2d_2.py @@ -0,0 +1,24 @@ +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt + +def fonction(x): + return 3*x**4-4*x**3-12*x**2-0*x-3 + +def gradient_fonction(x): + return 12*x**3-12*x**2-24*x + +xvals=np.arange(-3, 4, 0.1) +yvals=fonction(xvals) +plt.plot(xvals, yvals) + +x=np.random.random_integers(-3, 3)+np.random.rand(1)[0] +i=0 +print("itération: {} x={}".format(i, x)) +lr=0.015 +while True: + plt.scatter(x, fonction(x), color='#FF0000') + plt.draw() + plt.pause(0.5) + x=x-lr*gradient_fonction(x) + i+=1 + print("itération {:3d} -> x={}".format(i, x)) diff --git a/Divers/descente_gradient/exemple_2d_2_inertie.py b/Divers/descente_gradient/exemple_2d_2_inertie.py new file mode 100644 index 0000000..a04e510 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/exemple_2d_2_inertie.py @@ -0,0 +1,27 @@ +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt + +def fonction(x): + return 3*x**4-4*x**3-12*x**2-0*x-3 + +def gradient_fonction(x): + return 12*x**3-12*x**2-24*x + +xvals=np.arange(-3, 4, 0.1) +yvals=fonction(xvals) +plt.plot(xvals, yvals) + +x=np.random.random_integers(-3, 3)+np.random.rand(1)[0] +i=0 +print("itération: {} x={}".format(i, x)) +lr=0.015 +lr2=0.3 +correction=0 +while True: + plt.scatter(x, fonction(x), color='#FF0000') + plt.draw() + plt.pause(0.5) + correction=lr2*correction-lr*gradient_fonction(x) + x=x+correction + i+=1 + print("itération {:3d} -> x={}".format(i, x)) diff --git a/Divers/descente_gradient/exemple_3d.py b/Divers/descente_gradient/exemple_3d.py new file mode 100644 index 0000000..bea3446 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/exemple_3d.py @@ -0,0 +1,42 @@ +from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D +from matplotlib import cm +from matplotlib.colors import LogNorm +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import math + +def fonction(X, Y): + return X*np.exp(-X**2-Y**2)+(X**2+Y**2)/20 + +def gradient_fonction(X, Y): + g_x=np.exp(-X**2-Y**2)+X*-2*X*np.exp(-X**2-Y**2)+X/10 + g_y=-2*Y*X*np.exp(-X**2-Y**2)+Y/10 + return g_x, g_y + +fig=plt.figure() +fig.set_size_inches(9, 7, forward=True) +ax=Axes3D(fig, azim=-29, elev=49) +X=np.arange(-3, 3, 0.2) +Y=np.arange(-3, 3, 0.2) +X, Y=np.meshgrid(X, Y) +Z=fonction(X, Y) +ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) +plt.xlabel("Paramètre 1 (x)") +plt.ylabel("Paramètre 2 (y)") + +x=np.random.random_integers(-2, 2)+np.random.rand(1)[0] +y=np.random.random_integers(-2, 2)+np.random.rand(1)[0] + +lr=0.2 +correction_x=0 +correction_y=0 +i=0 +while True: + g_x, g_y=gradient_fonction(x, y) + x=x-lr*g_x + y=y-lr*g_y + ax.scatter(x, y, fonction(x, y), marker='o', s=10, color='#00FF00') + plt.draw() + print("itération {:3d} -> x={:+7.5f} y={:+7.5f}".format(i, x, y)) + plt.pause(0.05) + i+=1 diff --git a/Divers/descente_gradient/exemple_3d_inertie.py b/Divers/descente_gradient/exemple_3d_inertie.py new file mode 100644 index 0000000..83bc032 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/exemple_3d_inertie.py @@ -0,0 +1,47 @@ +from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D +from matplotlib import cm +from matplotlib.colors import LogNorm +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import math + +def fonction(X, Y): + return X*np.exp(-X**2-Y**2)+(X**2+Y**2)/20 + +def gradient_fonction(X, Y): + g_x=np.exp(-X**2-Y**2)+X*-2*X*np.exp(-X**2-Y**2)+X/10 + g_y=-2*Y*X*np.exp(-X**2-Y**2)+Y/10 + return g_x, g_y + +fig=plt.figure() +fig.set_size_inches(9, 7, forward=True) +ax=Axes3D(fig, azim=-29, elev=49) +X=np.arange(-3, 3, 0.2) +Y=np.arange(-3, 3, 0.2) +X, Y=np.meshgrid(X, Y) +Z=fonction(X, Y) +ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) +#ax.contour(X, Y, Z, 70, rstride=1, cstride=1, cmap='plasma') + +plt.xlabel("Paramètre 1 (x)") +plt.ylabel("Paramètre 2 (y)") + +x=np.random.random_integers(-2, 2)+np.random.rand(1)[0] +y=np.random.random_integers(-2, 2)+np.random.rand(1)[0] + +lr=0.2 +lr2=0.9 +correction_x=0 +correction_y=0 +i=0 +while True: + g_x, g_y=gradient_fonction(x, y) + correction_x=lr2*correction_x-lr*g_x + x=x+correction_x + correction_y=lr2*correction_y-lr*g_y + y=y+correction_y + ax.scatter(x, y, fonction(x, y), marker='o', s=10, color='#FF0000') + plt.draw() + print("itération {:3d} -> x={:+7.5f} y={:+7.5f}".format(i, x, y)) + plt.pause(0.05) + i+=1 diff --git a/Divers/descente_gradient/gradient.py b/Divers/descente_gradient/gradient.py new file mode 100644 index 0000000..69085f7 --- /dev/null +++ b/Divers/descente_gradient/gradient.py @@ -0,0 +1,35 @@ +from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D +from matplotlib import cm +from matplotlib.colors import LogNorm +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import math + +def fonction(X, Y): + return X*np.exp(-X**2-Y**2)+(X**2+Y**2)/20 + +def gradient_fonction(X, Y): + g_x=np.exp(-X**2-Y**2)+X*-2*X*np.exp(-X**2-Y**2)+X/10 + g_y=-2*Y*X*np.exp(-X**2-Y**2)+Y/10 + return g_x, g_y + +fig=plt.figure() +fig.set_size_inches(9, 7, forward=True) +ax=Axes3D(fig, azim=-29, elev=49) +X=np.arange(-3, 3, 0.2) +Y=np.arange(-3, 3, 0.2) +X, Y=np.meshgrid(X, Y) +Z=fonction(X, Y) +ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) +plt.xlabel("Paramètre 1 (x)") +plt.ylabel("Paramètre 2 (y)") + +x, y=np.meshgrid(np.arange(-3, 3, 0.2), + np.arange(-3, 3, 0.2)) +z=-1 + +u, v=gradient_fonction(x, y) +w=0 +ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=0.15, normalize=True, color='#333333') + +plt.show() diff --git a/Divers/jetson/README.md b/Divers/jetson/README.md new file mode 100644 index 0000000..626aee1 --- /dev/null +++ b/Divers/jetson/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel 40 +## Inference sur Jetson Nano + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=xU9qlCy7j1c + + diff --git a/Divers/jetson/inference.py b/Divers/jetson/inference.py new file mode 100644 index 0000000..30e0ce4 --- /dev/null +++ b/Divers/jetson/inference.py @@ -0,0 +1,54 @@ +import pyrealsense2 as rs +import cv2 +import numpy as np +import jetson.inference +import jetson.utils +import time + +net=jetson.inference.detectNet("SSD-Inception-v2", threshold=0.5) +#net=jetson.inference.detectNet("SSD-MobileNet-v2", threshold=0.5) +display=jetson.utils.videoOutput("display://0") + +pipeline=rs.pipeline() +config=rs.config() + +config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 15) +config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 15) + +align_to = rs.stream.color +align = rs.align(align_to) + +pipeline.start(config) + +while True: + + frames=pipeline.wait_for_frames() + + aligned_frames = align.process(frames) + + depth_frame=aligned_frames.get_depth_frame() + color_frame=aligned_frames.get_color_frame() + + if not depth_frame or not color_frame: + continue + + depth_image=np.array(depth_frame.get_data()) + color_image=np.array(color_frame.get_data()) + + depth_colormap=cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) + + start=time.time() + cuda_image=jetson.utils.cudaFromNumpy(color_image) + detections=net.Detect(cuda_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0]) + print("Temps", time.time()-start) + + display.Render(cuda_image) + cuda_image=jetson.utils.cudaToNumpy(cuda_image) + + cv2.imshow('RealSense1', depth_colormap) + #cv2.imshow('RealSense2', color_image) + cv2.imshow('cuda_image', cuda_image) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + pipeline.stop() + quit() diff --git a/Divers/jetson/inference_avec_distance.py b/Divers/jetson/inference_avec_distance.py new file mode 100644 index 0000000..05110f3 --- /dev/null +++ b/Divers/jetson/inference_avec_distance.py @@ -0,0 +1,72 @@ +import pyrealsense2 as rs +import cv2 +import numpy as np +import jetson.inference +import jetson.utils +import time + +net=jetson.inference.detectNet("SSD-Inception-v2", threshold=0.5) +#net=jetson.inference.detectNet("SSD-MobileNet-v2", threshold=0.5) +display=jetson.utils.videoOutput("display://0") + +pipeline=rs.pipeline() +config=rs.config() + +config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 15) +config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 15) + +align_to = rs.stream.color +align = rs.align(align_to) + +pipeline.start(config) + +while True: + + frames=pipeline.wait_for_frames() + + aligned_frames = align.process(frames) + + depth_frame=aligned_frames.get_depth_frame() + color_frame=aligned_frames.get_color_frame() + + if not depth_frame or not color_frame: + continue + + depth_image=np.array(depth_frame.get_data()) + color_image=np.array(color_frame.get_data()) + + depth_colormap=cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) + + start=time.time() + cuda_image=jetson.utils.cudaFromNumpy(color_image) + detections=net.Detect(cuda_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0]) + + print("#######################################") + print("Temps", time.time()-start) + for detection in detections: + print(detection) + x, y=detection.Center + x1=int(x-detection.Width/2) + y1=int(y-detection.Height/2) + x2=int(x+detection.Width/2) + y2=int(y+detection.Height/2) + if detection.ClassID==1: + cv2.rectangle(color_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) + dist=depth_frame.get_distance(int(x), int(y)) + if dist<1: + msg="{:2.0f} cm".format(dist*100) + else: + msg="{:4.2f} m".format(dist) + cv2.putText(color_image, msg, (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) + + cv2.imshow('RealSense1', depth_colormap) + cv2.imshow('RealSense2', color_image) + + display.Render(cuda_image) + cuda_image=jetson.utils.cudaToNumpy(cuda_image) + #display.SetStatus("Object Detection | Network {:.0f} FPS".format(net.GetNetworkFPS())) + cv2.imshow('cuda_image', cuda_image) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + pipeline.stop() + quit() diff --git a/Divers/odrive/README.md b/Divers/odrive/README.md new file mode 100644 index 0000000..c6e650d --- /dev/null +++ b/Divers/odrive/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Parlons actuator, odrive, moteur ... +## Exemple de code avec la carte odrive robotics + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=Mg-KiG3Rq2Q + diff --git a/Divers/odrive/test0.py b/Divers/odrive/test0.py new file mode 100644 index 0000000..9ee5541 --- /dev/null +++ b/Divers/odrive/test0.py @@ -0,0 +1,49 @@ +import time +import odrive +from odrive.enums import * + +accel=30. +vel=4. +calibration=False + +odrv0=odrive.find_any(serial_number='205C3690424D') + +if calibration: + print("Calibration...", end='', flush=True) + odrv0.axis0.requested_state=4 + odrv0.axis1.requested_state=4 + + while odrv0.axis0.current_state != AXIS_STATE_IDLE: + time.sleep(0.1) + while odrv0.axis1.current_state != AXIS_STATE_IDLE: + time.sleep(0.1) + print("OK") + +odrv0.axis0.controller.config.input_mode=INPUT_MODE_TRAP_TRAJ +odrv0.axis0.trap_traj.config.vel_limit=vel +odrv0.axis0.trap_traj.config.accel_limit=accel +odrv0.axis0.trap_traj.config.decel_limit=accel +odrv0.axis0.controller.config.inertia=0 + +odrv0.axis1.controller.config.input_mode=INPUT_MODE_TRAP_TRAJ +odrv0.axis1.trap_traj.config.vel_limit=vel +odrv0.axis1.trap_traj.config.accel_limit=accel +odrv0.axis1.trap_traj.config.decel_limit=accel +odrv0.axis1.controller.config.inertia=0 + +odrv0.axis0.requested_state=AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL +odrv0.axis1.requested_state=AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL + +pos0=odrv0.axis0.encoder.pos_estimate +pos1=odrv0.axis1.encoder.pos_estimate +shift=1/5 + +while True: + pos0_finale=pos0+shift + pos1_finale=pos1+shift + odrv0.axis0.controller.input_pos=pos0_finale + odrv0.axis1.controller.input_pos=pos1_finale + while abs(odrv0.axis0.encoder.pos_estimate-pos0_finale)>0.02 or \ + abs(odrv0.axis1.encoder.pos_estimate-pos1_finale)>0.02: + time.sleep(0.1) + shift=-shift diff --git a/Divers/odrive/test1.py b/Divers/odrive/test1.py new file mode 100644 index 0000000..ad9c9bf --- /dev/null +++ b/Divers/odrive/test1.py @@ -0,0 +1,55 @@ +import time +import odrive +from odrive.enums import * + +accel=10. +vel=3. +calibration=False + +odrv0=odrive.find_any(serial_number='205C3690424D') + +if calibration: + print("Calibration...", end='', flush=True) + odrv0.axis0.requested_state=4 + odrv0.axis1.requested_state=4 + + while odrv0.axis0.current_state != AXIS_STATE_IDLE: + time.sleep(0.1) + while odrv0.axis1.current_state != AXIS_STATE_IDLE: + time.sleep(0.1) + + print("OK") + +odrv0.axis0.controller.config.control_mode = CONTROL_MODE_VELOCITY_CONTROL +odrv0.axis0.controller.config.input_mode = INPUT_MODE_VEL_RAMP +odrv0.axis1.controller.config.control_mode = CONTROL_MODE_VELOCITY_CONTROL +odrv0.axis1.controller.config.input_mode = INPUT_MODE_VEL_RAMP + +odrv0.axis0.controller.config.vel_ramp_rate=accel +odrv0.axis1.controller.config.vel_ramp_rate=accel + +odrv0.axis0.requested_state=AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL +odrv0.axis1.requested_state=AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL + +odrv0.axis0.controller.input_vel=vel +odrv0.axis1.controller.input_vel=0 + +evenement=time.time() +id=0 +while True: + if id==0: + torque=odrv0.axis0.motor.current_control.Iq_setpoint*odrv0.axis0.motor.config.torque_constant + else: + torque=odrv0.axis1.motor.current_control.Iq_setpoint*odrv0.axis1.motor.config.torque_constant + if abs(torque)>0.2 and (time.time()-evenement)>1: + if id==0: + odrv0.axis0.controller.input_vel=0 + odrv0.axis1.controller.input_vel=vel + id=1 + else: + odrv0.axis1.controller.input_vel=0 + odrv0.axis0.controller.input_vel=vel + id=0 + evenement0=time.time() + + diff --git a/Divers/odrive/test2.py b/Divers/odrive/test2.py new file mode 100644 index 0000000..ddcdb21 --- /dev/null +++ b/Divers/odrive/test2.py @@ -0,0 +1,40 @@ +import time +import odrive +from odrive.enums import * + +accel=20. +vel=5. +ratio=2 +calibration=False + +odrv0=odrive.find_any(serial_number='205C3690424D') + +if calibration: + print("Calibration...", end='', flush=True) + odrv0.axis0.requested_state=4 + odrv0.axis1.requested_state=4 + + while odrv0.axis0.current_state != AXIS_STATE_IDLE: + time.sleep(0.1) + while odrv0.axis1.current_state != AXIS_STATE_IDLE: + time.sleep(0.1) + + print("OK") + +odrv0.axis0.requested_state=AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL +odrv0.axis1.requested_state=AXIS_STATE_CLOSED_LOOP_CONTROL + +odrv0.axis0.controller.config.input_mode = INPUT_MODE_TRAP_TRAJ +odrv0.axis0.trap_traj.config.vel_limit=vel +odrv0.axis0.trap_traj.config.accel_limit=accel +odrv0.axis0.trap_traj.config.decel_limit=accel +odrv0.axis0.controller.config.inertia=0 + +pos0=odrv0.axis0.encoder.pos_estimate +pos1=odrv0.axis1.encoder.pos_estimate + +odrv0.axis1.requested_state=AXIS_STATE_IDLE + +while True: + delta1=odrv0.axis1.encoder.pos_estimate-pos1 + odrv0.axis0.controller.input_pos=pos0+ratio*delta1 diff --git a/Divers/renforcement1/README.md b/Divers/renforcement1/README.md new file mode 100644 index 0000000..e899571 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement1/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Apprentissage par renforcement +## Processus de décision markovien + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante:
+https://www.youtube.com/watch?v=Rgxs8lfoG4I diff --git a/Divers/renforcement1/q_valeur.py b/Divers/renforcement1/q_valeur.py new file mode 100644 index 0000000..3536cfb --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement1/q_valeur.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import numpy as np +import time + +Q=[[0, 0], [0, 0], [0, 0]] + +T=[[[0.50, 0.00, 0.50], [0.00, 0.00, 1.00]], + [[0.70, 0.10, 0.20], [0.00, 0.95, 0.05]], + [[0.40, 0.00, 0.60], [0.30, 0.30, 0.40]]] + +R=[[[ 0.00, 0.00, 0.00], [ 0.00, 0.00, 0.00]], + [[+5.00, 0.00, 0.00], [ 0.00, 0.00, 0.00]], + [[ 0.00, 0.00, 0.00], [-1.00, 0.00, 0.00]]] + +gamma=0.95 + +for i in range(200): + time.sleep(0.05) + tab_somme_action=[] + for S in range(3): + for A in range(2): + somme=0 + for s in range(3): + somme+=T[S][A][s]*(R[S][A][s]+gamma*np.max(Q[s])) + Q[S][A]=somme + + print("---------------------------------") + print("Iteration:", i) + for S in range(3): + print() + for A in range(2): + text="Q[etat:{}, action:{}]={:+10.4f}".format(S, A, Q[S][A]) + if A==np.argmax(Q[S]): + text=text+" <-" + print(text) +print("---------------------------------") diff --git a/Divers/renforcement2/CartPole_common.py b/Divers/renforcement2/CartPole_common.py new file mode 100644 index 0000000..d6ee357 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement2/CartPole_common.py @@ -0,0 +1,12 @@ +import numpy as np + +# Valeurs hautes et basses des observations +low_values=np.array([-5, -5, -0.45, -5]) +high_values=np.array([5, 5, 0.45, 5]) + +division=[42, 42, 42, 42] +pas=(high_values-low_values)/division + +def discretise(state): + discrete_state=(state-low_values)/pas + return tuple(discrete_state.astype(np.int)) diff --git a/Divers/renforcement2/CartPole_predict.py b/Divers/renforcement2/CartPole_predict.py new file mode 100644 index 0000000..7275833 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement2/CartPole_predict.py @@ -0,0 +1,25 @@ +import gym +import numpy as np +import CartPole_common + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=5000 + +q_table=np.load("CartPole_qtable.npy") + +for epoch in range(1000): + state = env.reset() + score = 0 + while True: + env.render() + discrete_state=CartPole_common.discretise(state) + action=np.argmax(q_table[discrete_state]) + #if not np.random.randint(5): + # action=np.random.randint(2) + state, reward, done, info=env.step(action) + score+=reward + if done: + print('Essai {:05d} Score: {:04d}'.format(epoch, int(score))) + break + +env.close() diff --git a/Divers/renforcement2/CartPole_train.py b/Divers/renforcement2/CartPole_train.py new file mode 100644 index 0000000..87cd7ca --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement2/CartPole_train.py @@ -0,0 +1,82 @@ +import gym +import numpy as np +import cv2 +import CartPole_common + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=500 + +alpha=0.05 +gamma=0.98 + +epoch=50000 +show_every=500 + +epsilon=1. +epsilon_min=0.05 +start_epsilon=1 +end_epsilon=epoch//2 +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +nbr_action=env.action_space.n +q_table=np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(CartPole_common.division+[nbr_action])) + +result_done=0 +scores=[] +best_score=0 +for episode in range(epoch): + obs=env.reset() + discrete_state=CartPole_common.discretise(obs) + done=False + + if episode%show_every == 0: + render=True + mean_score=np.mean(scores) + print("Epoch {:06d}/{:06d} reussite:{:04d}/{:04d} epsilon={:06.4f} Mean score={:08.4f} alpha={:06.4f}".format(episode, epoch, result_done, show_every, epsilon, mean_score, alpha)) + scores=[] + result_done=0 + if mean_score>best_score: + print("Sauvegarde ...") + np.save("CartPole_qtable", q_table) + best_score=mean_score + alpha=alpha*0.99 + + else: + render=False + + score=1 + while not done: + + if np.random.random()>epsilon: + action=np.argmax(q_table[discrete_state]) + else: + action=np.random.randint(nbr_action) + + new_state, reward, done, info=env.step(action) + new_discrete_state=CartPole_common.discretise(new_state) + + if episode%show_every == 0: + env.render() + + #reward=2-np.abs(new_state[0]) + if done: + scores.append(score) + if score==env._max_episode_steps: + result_done+=1 + else: + reward=-10 + + max_future_q=np.max(q_table[new_discrete_state]) + current_q=q_table[discrete_state][action] + new_q=(1-alpha)*current_q+alpha*(reward+gamma*max_future_q) + q_table[discrete_state][action]=new_q + + score+=1 + discrete_state=new_discrete_state + + if end_epsilon>=episode>=start_epsilon: + epsilon-=epsilon_decay_value + if epsilon=env.goal_position else "raté ...")) + break +env.close() diff --git a/Divers/renforcement2/MountainCar_train.py b/Divers/renforcement2/MountainCar_train.py new file mode 100644 index 0000000..3e04b0c --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement2/MountainCar_train.py @@ -0,0 +1,68 @@ +import gym +import numpy as np +import MountainCar_common + +env=gym.make("MountainCar-v0") + +# Coefficient d'apprentissage +alpha=0.1 +# Le "discount rate" +gamma=0.98 + +epoch=25000 +show_every=500 + +# Politique exploration/exploitation +epsilon=1. +epsilon_min=0.1 +start_epsilon=1 +end_epsilon=epoch//2 +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +nbr_action=env.action_space.n +q_table=np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(MountainCar_common.division+[nbr_action])) + +OK=0 +for episode in range(epoch): + obs=env.reset() + discrete_state=MountainCar_common.discretise(obs) + done=False + + if episode%show_every == 0: + render=True + print("epoch {:06d}/{:06d} reussite:{:04d}/{:04d} epsilon={:08.6f}".format(episode, epoch, OK, show_every, epsilon)) + OK=0 + else: + render=False + + while not done: + + if np.random.random()>epsilon: + action=np.argmax(q_table[discrete_state]) + else: + action=np.random.randint(nbr_action) + + new_state, reward, done, info=env.step(action) + new_discrete_state=MountainCar_common.discretise(new_state) + if episode%show_every == 0: + env.render() + + if new_state[0]>=env.goal_position: + reward=1 + OK+=1 + + # Mise à jour de Q(s, a) avec la formule de Bellman + max_future_q=np.max(q_table[new_discrete_state]) + current_q=q_table[discrete_state][action] + new_q=(1-alpha)*current_q+alpha*(reward+gamma*max_future_q) + q_table[discrete_state][action]=new_q + + discrete_state=new_discrete_state + + if end_epsilon>=episode>=start_epsilon: + epsilon-=epsilon_decay_value + if epsilon +https://www.youtube.com/watch?v=4Ak6OyehqJc + diff --git a/Divers/renforcement3/README.md b/Divers/renforcement3/README.md new file mode 100644 index 0000000..4f1f653 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement3/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Apprentissage par renforcement +## Q learning "basique" avec un perceptron + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante:
+https://www.youtube.com/watch?v=03U-3BOqfMs + + diff --git a/Divers/renforcement3/graph.py b/Divers/renforcement3/graph.py new file mode 100644 index 0000000..922a3c7 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement3/graph.py @@ -0,0 +1,25 @@ +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plot +import sys + +fenetre=50 +max_score=500 + +if len(sys.argv)!=2: + print("Usage:", sys.argv[0], "") + quit() + +tab_s=np.load(sys.argv[1]) + +tab_m=[] +for i in range(len(tab_s)-fenetre): + m=np.mean(tab_s[i:i+fenetre]) + tab_m.append(m) + +fig=plot.gcf() +fig.set_size_inches(12, 6) +plot.plot(tab_s) +plot.grid() +plot.ylim(0, max_score) +plot.plot(np.arange(fenetre, len(tab_s)), tab_m, color='#FF0000') +plot.show() diff --git a/Divers/renforcement3/predict.py b/Divers/renforcement3/predict.py new file mode 100644 index 0000000..1241cb4 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement3/predict.py @@ -0,0 +1,21 @@ +import gym +import tensorflow as tf +import numpy as np + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=500 + +model=tf.keras.models.load_model("my_model") + +while True: + observations=env.reset() + score=0 + while True: + env.render() + valeurs_q=model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + observations, reward, done, info=env.step(action) + if done: + print("SCORE", score) + break + score+=1 diff --git a/Divers/renforcement3/train.py b/Divers/renforcement3/train.py new file mode 100644 index 0000000..e25dc7b --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement3/train.py @@ -0,0 +1,108 @@ +import gym +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np + +env = gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=500 +nbr_action=2 + +gamma=tf.constant(0.98) +epoch=20000 +best_score=0 + +epsilon=1. +epsilon_min=0.10 +start_epsilon=1 +end_epsilon=epoch//2 +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +def model(): + entree=layers.Input(shape=(4), dtype='float32') + result=layers.Dense(30, activation='relu')(entree) + result=layers.Dense(30, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_action)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def my_loss(target_q, predicted_q): + loss=tf.reduce_mean(tf.math.square(target_q-predicted_q)) + return loss + +@tf.function +def train_step(reward, action, observation, next_observation, done): + next_Q_values=model(next_observation) + best_next_actions=tf.math.argmax(next_Q_values, axis=1) + next_mask=tf.one_hot(best_next_actions, nbr_action) + next_best_Q_values=tf.reduce_sum(next_Q_values*next_mask, axis=1) + target_Q_values=reward+(1-done)*gamma*next_best_Q_values + target_Q_values=tf.reshape(target_Q_values, (-1, 1)) + mask=tf.one_hot(action, nbr_action) + with tf.GradientTape() as tape: + all_Q_values=model(observation) + Q_values=tf.reduce_sum(all_Q_values*mask, axis=1, keepdims=True) + loss=my_loss(target_Q_values, Q_values) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(debug=False): + global epsilon, best_score, tab_score + for e in range(epoch): + print("EPOCH:", e, "epsilon", epsilon) + score=0 + tab_observations=[] + tab_rewards=[] + tab_actions=[] + tab_next_observations=[] + tab_done=[] + + observations=env.reset() + while True: + tab_observations.append(observations) + if np.random.random()>epsilon: + valeurs_q=model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + else: + action=np.random.randint(0, nbr_action) + observations, reward, done, info=env.step(action) + tab_actions.append(action) + tab_next_observations.append(observations) + tab_done.append(done) + if done: + tab_rewards.append(-10.) + print("FIN, score:", score) + tab_score.append(score) + score=0 + break + score+=1 + tab_rewards.append(reward) + + tab_rewards=np.array(tab_rewards, dtype=np.float32) + tab_actions=np.array(tab_actions, dtype=np.int32) + tab_observations=np.array(tab_observations, dtype=np.float32) + tab_next_observations=np.array(tab_next_observations, dtype=np.float32) + tab_done=np.array(tab_done, dtype=np.float32) + train_step(tab_rewards, tab_actions, tab_observations, tab_next_observations, tab_done) + train_loss.reset_states() + + epsilon-=epsilon_decay_value + epsilon=max(epsilon, epsilon_min) + if np.mean(tab_score[-20:])>best_score: + print("Sauvegarde du modele") + model.save("my_model") + best_score=np.mean(tab_score[-20:]) + if best_score==env._max_episode_steps-1: + return + +model=model() +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-4) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +tab_s=[] + +tab_score=[] +train() + +np.save("tab_score", tab_score) + diff --git a/Divers/renforcement3/train_better.py b/Divers/renforcement3/train_better.py new file mode 100644 index 0000000..150f5ae --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement3/train_better.py @@ -0,0 +1,108 @@ +import gym +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=200 +nbr_action=2 + +fichier_log=open("log_critic.csv", "a") + +gamma=0.98 +max_episode=600 +epsilon=1. +epsilon_min=0.10 +start_epsilon=10 +end_epsilon=max_episode +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +def model(): + entree=layers.Input(shape=(4), dtype='float32') + result=layers.Dense(32, activation='relu')(entree) + result=layers.Dense(32, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_action)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def my_loss(target_q, predicted_q): + loss=tf.reduce_mean(tf.math.square(target_q-predicted_q)) + return loss + +@tf.function +def train_step(reward, action, observation, next_observation, done): + next_Q_values=model(next_observation) + best_next_actions=tf.math.argmax(next_Q_values, axis=1) + next_mask=tf.one_hot(best_next_actions, nbr_action) + next_best_Q_values=tf.reduce_sum(next_Q_values*next_mask, axis=1) + target_Q_values=reward+(1-done)*gamma*next_best_Q_values + target_Q_values=tf.reshape(target_Q_values, (-1, 1)) + mask=tf.one_hot(action, nbr_action) + with tf.GradientTape() as tape: + all_Q_values=model(observation) + Q_values=tf.reduce_sum(all_Q_values*mask, axis=1, keepdims=True) + loss=my_loss(target_Q_values, Q_values) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(debug=False): + global epsilon + m_reward=0 + for episode in range(max_episode): + score=0 + tab_observations=[] + tab_rewards=[] + tab_actions=[] + tab_next_observations=[] + tab_done=[] + + observations=env.reset() + score=0 + while True: + tab_observations.append(observations) + if np.random.random()>epsilon: + valeurs_q=model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + else: + action=np.random.randint(0, nbr_action) + observations, reward, done, info=env.step(action) + score+=reward + tab_actions.append(action) + tab_next_observations.append(observations) + tab_done.append(done) + if done: + tab_rewards.append(-10.) + break + tab_rewards.append(reward) + + tab_rewards=np.array(tab_rewards, dtype=np.float32) + tab_actions=np.array(tab_actions, dtype=np.int32) + tab_observations=np.array(tab_observations, dtype=np.float32) + tab_next_observations=np.array(tab_next_observations, dtype=np.float32) + tab_done=np.array(tab_done, dtype=np.float32) + train_step(tab_rewards, tab_actions, tab_observations, tab_next_observations, tab_done) + train_loss.reset_states() + + epsilon-=epsilon_decay_value + epsilon=max(epsilon, epsilon_min) + + m_reward=0.05*score+(1-0.05)*m_reward + message="Episode {:04d} score:{:6.1f} moyenne lissée: {:6.1f} (epsilon={:5.3f})" + print(message.format(episode, score, m_reward, epsilon)) + + fichier_log.write("{:f}:{:f}\n".format(score, m_reward)) + + if m_reward>env._max_episode_steps-10: + print("Fin de l'apprentissage".format(episode)) + break + +model=model() +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-2) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +tab_s=[] + +train() + +fichier_log.close() diff --git a/Divers/renforcement4/README.md b/Divers/renforcement4/README.md new file mode 100644 index 0000000..b56a0ba --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement4/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Apprentissage par renforcement +## Pacman en mode target ! + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante:
+https://www.youtube.com/watch?v=F-u9AOMt7zo + +![alt text](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Divers/renforcement4/img.png) diff --git a/Divers/renforcement4/img.png b/Divers/renforcement4/img.png new file mode 100644 index 0000000..1d4b190 Binary files /dev/null and b/Divers/renforcement4/img.png differ diff --git a/Divers/renforcement4/joue.py b/Divers/renforcement4/joue.py new file mode 100644 index 0000000..d1ee550 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement4/joue.py @@ -0,0 +1,72 @@ +import gym +import cv2 +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import time +import matplotlib.pyplot as plot +import os + +env=gym.make("MsPacman-v0") + +#model=tf.keras.models.load_model('my_model_v1') +model=tf.keras.models.load_model('my_model_target') + +decalage_debut=90 +taille_sequence=6 + +def transform_img(image): + result=np.expand_dims(image[:170, :, 0], axis=-1) + return result + +def joue(): + + ###### + observations=env.reset() + vie=3 + for i in range(decalage_debut-taille_sequence): + env.step(0) + tab_sequence=[] + for i in range(taille_sequence): + observation, reward, done, info=env.step(0) + img=transform_img(observation) + tab_sequence.append(img) + tab_sequence=np.array(tab_sequence, dtype=np.float32) + ###### + + tab_img=[] + score=0 + vie=3 + while True: + valeurs_q=model(np.expand_dims(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1), axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + print(action+1, end=' ') + score+=min(reward, 10.) + if info['ale.lives']10: + print("MIAM", reward, end=" ") + + img=transform_img(observation) + tab_sequence[:-1]=tab_sequence[1:] + tab_sequence[taille_sequence-1]=img + tab_img.append(observation) + +score=0 +while score<1400: + start_time=time.time() + tab_img, score=joue() + print(time.time()-start_time) + +for i in range(len(tab_img)): + cv2.imshow("Pacman", tab_img[i]) + key=cv2.waitKey(20) + if key==ord('q'): + break + diff --git a/Divers/renforcement4/train_target.py b/Divers/renforcement4/train_target.py new file mode 100644 index 0000000..7d3e28e --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement4/train_target.py @@ -0,0 +1,180 @@ +import gym +import cv2 +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import time +import matplotlib.pyplot as plot + +env = gym.make("MsPacman-v0") +print("Liste des actions", env.unwrapped.get_action_meanings()) +nbr_action=tf.constant(4) + +file_model='my_model_target' +file_stats='tab_score_target' + +gamma=tf.constant(0.999) +epoch=200 +decalage_debut=90 +taille_sequence=6 +nbr_jeu=300 +pourcentage_batch=0.20 +best_score=0 + +epsilon=1. +epsilon_min=0.10 +start_epsilon=1 +end_epsilon=epoch//4 +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +def model(nbr_cc=8): + entree=layers.Input(shape=(170, 160, taille_sequence), dtype='float32') + result=layers.Conv2D( nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)((entree/128)-1) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.Conv2D(8*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.Flatten()(result) + + result=layers.Dense(512, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_action)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def transform_img(image): + result=np.expand_dims(image[:170, :, 0], axis=-1) + return result + +def simulation(epsilon, debug=False): + if debug: + start_time=time.time() + + tab_observations=[] + tab_rewards=[] + tab_actions=[] + tab_next_observations=[] + tab_done=[] + + ###### + observations=env.reset() + vie=3 + for i in range(decalage_debut-taille_sequence): + env.step(0) + tab_sequence=[] + for i in range(taille_sequence): + observation, reward, done, info=env.step(0) + img=transform_img(observation) + tab_sequence.append(img) + tab_sequence=np.array(tab_sequence, dtype=np.float32) + ###### + + score=0 + while True: + if np.random.random()>epsilon: + valeurs_q=model_primaire(np.expand_dims(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1), axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + else: + action=np.random.randint(0, nbr_action) + + h=np.random.randint(10) + if h==0: + tab_observations.append(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1)) + tab_actions.append(action) + score+=reward + if info['ale.lives']10]=10. + tab_actions=np.array(tab_actions, dtype=np.int32) + if debug: + print(" Creation observations {:5.3f} seconde(s)".format(float(time.time()-start_time))) + print(" score:{:5d} batch:{:4d}".format(int(score), len(tab_done))) + return tab_observations,\ + tab_rewards,\ + tab_actions,\ + tab_next_observations,\ + tab_done + observation, reward, done, info=env.step(action+1) + img=transform_img(observation) + tab_sequence[:-1]=tab_sequence[1:] + tab_sequence[taille_sequence-1]=img + if h==0: + tab_next_observations.append(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1)) + +def my_loss(y, q): + loss=tf.reduce_mean(tf.math.square(y-q)) + return loss + +@tf.function +def train_step(reward, action, observation, next_observation, done): + next_Q_values=model_cible(next_observation) + best_next_actions=tf.math.argmax(next_Q_values, axis=1) + next_mask=tf.one_hot(best_next_actions, nbr_action) + next_best_Q_values=tf.reduce_sum(next_Q_values*next_mask, axis=1) + target_Q_values=reward+(1-done)*gamma*next_best_Q_values + target_Q_values=tf.reshape(target_Q_values, (-1, 1)) + mask=tf.one_hot(action, nbr_action) + with tf.GradientTape() as tape: + all_Q_values=model_primaire(observation) + Q_values=tf.reduce_sum(all_Q_values*mask, axis=1, keepdims=True) + loss=my_loss(target_Q_values, Q_values) + gradients=tape.gradient(loss, model_primaire.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model_primaire.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(debug=False): + global epsilon, best_score + for e in range(epoch): + for i in range(nbr_jeu): + print("Epoch {:04d}/{:05d} epsilon={:05.3f}".format(i, e, epsilon)) + tab_observations, tab_rewards, tab_actions, tab_next_observations, tab_done=simulation(epsilon, debug=True) + if debug: + start_time=time.time() + train_step(tab_rewards, tab_actions, tab_observations, tab_next_observations, tab_done) + if debug: + print(" Entrainement {:5.3f} seconde(s)".format(float(time.time()-start_time))) + print(" loss: {:6.4f}".format(train_loss.result())) + train_loss.reset_states() + + print("Copie des poids primaire -> cible") + for a, b in zip(model_cible.variables, model_primaire.variables): + a.assign(b) + + epsilon-=epsilon_decay_value + epsilon=max(epsilon, epsilon_min) + np.save(file_stats, tab_s) + if np.mean(tab_s[-200:])>best_score: + print("Sauvegarde du modele") + model_cible.save(file_model) + best_score=np.mean(tab_s[-200:]) + +model_primaire=model(16) +model_cible=tf.keras.models.clone_model(model_primaire) +for a, b in zip(model_cible.variables, model_primaire.variables): + a.assign(b) + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-4) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +tab_s=[] +train(debug=True) diff --git a/Divers/renforcement4/train_v1.py b/Divers/renforcement4/train_v1.py new file mode 100644 index 0000000..f37b49a --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement4/train_v1.py @@ -0,0 +1,173 @@ +import gym +import cv2 +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import time +import matplotlib.pyplot as plot + +env = gym.make("MsPacman-v0") +print("Liste des actions", env.unwrapped.get_action_meanings()) +nbr_action=tf.constant(4) + +file_model='my_model_v1' +file_stats='tab_score_v1' + +gamma=tf.constant(0.999) +epoch=1500 +decalage_debut=90 +taille_sequence=6 +nbr_jeu=40 +pourcentage_batch=0.20 +best_score=0 + +epsilon=1. +epsilon_min=0.10 +start_epsilon=1 +end_epsilon=epoch//4 +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +def model(nbr_cc=8): + entree=layers.Input(shape=(170, 160, taille_sequence), dtype='float32') + result=layers.Conv2D( nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)((entree/128)-1) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.Conv2D(8*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.Flatten()(result) + + result=layers.Dense(512, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_action)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def transform_img(image): + result=np.expand_dims(image[:170, :, 0], axis=-1) + return result + +def simulation(epsilon, debug=False): + if debug: + start_time=time.time() + + tab_observations=[] + tab_rewards=[] + tab_actions=[] + tab_next_observations=[] + tab_done=[] + + ###### + observations=env.reset() + vie=3 + for i in range(decalage_debut-taille_sequence): + env.step(0) + tab_sequence=[] + for i in range(taille_sequence): + observation, reward, done, info=env.step(0) + img=transform_img(observation) + tab_sequence.append(img) + tab_sequence=np.array(tab_sequence, dtype=np.float32) + ###### + + score=0 + while True: + if np.random.random()>epsilon: + valeurs_q=model(np.expand_dims(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1), axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + else: + action=np.random.randint(0, nbr_action) + + h=np.random.randint(10) + if h==0: + tab_observations.append(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1)) + tab_actions.append(action) + score+=reward + if info['ale.lives']10]=10. + tab_actions=np.array(tab_actions, dtype=np.int32) + if debug: + print(" Creation observations {:5.3f} seconde(s)".format(float(time.time()-start_time))) + print(" score:{:5d} batch:{:4d}".format(int(score), len(tab_done))) + return tab_observations,\ + tab_rewards,\ + tab_actions,\ + tab_next_observations,\ + tab_done + observation, reward, done, info=env.step(action+1) + img=transform_img(observation) + tab_sequence[:-1]=tab_sequence[1:] + tab_sequence[taille_sequence-1]=img + if h==0: + tab_next_observations.append(np.concatenate(tab_sequence, axis=-1)) + +def my_loss(y, q): + loss=tf.reduce_mean(tf.math.square(y-q)) + return loss + +@tf.function +def train_step(reward, action, observation, next_observation, done): + next_Q_values=model(next_observation) + best_next_actions=tf.math.argmax(next_Q_values, axis=1) + next_mask=tf.one_hot(best_next_actions, nbr_action) + next_best_Q_values=tf.reduce_sum(next_Q_values*next_mask, axis=1) + target_Q_values=reward+(1-done)*gamma*next_best_Q_values + target_Q_values=tf.reshape(target_Q_values, (-1, 1)) + mask=tf.one_hot(action, nbr_action) + with tf.GradientTape() as tape: + all_Q_values=model(observation) + Q_values=tf.reduce_sum(all_Q_values*mask, axis=1, keepdims=True) + loss=my_loss(target_Q_values, Q_values) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(debug=False): + global epsilon, best_score + for e in range(epoch): + for i in range(nbr_jeu): + print("Epoch {:04d}/{:05d} epsilon={:05.3f}".format(i, e, epsilon)) + tab_observations, tab_rewards, tab_actions, tab_next_observations, tab_done=simulation(epsilon, debug=True) + if debug: + start_time=time.time() + train_step(tab_rewards, tab_actions, tab_observations, tab_next_observations, tab_done) + if debug: + print(" Entrainement {:5.3f} seconde(s)".format(float(time.time()-start_time))) + print(" loss: {:6.4f}".format(train_loss.result())) + train_loss.reset_states() + + epsilon-=epsilon_decay_value + epsilon=max(epsilon, epsilon_min) + np.save(file_stats, tab_s) + if np.mean(tab_s[-200:])>best_score: + print("Sauvegarde du modele") + model.save(file_model) + best_score=np.mean(tab_s[-200:]) + +model=model(16) + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-4) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +tab_s=[] +train(debug=True) diff --git a/Divers/renforcement5/README.md b/Divers/renforcement5/README.md new file mode 100644 index 0000000..05e335a --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement5/README.md @@ -0,0 +1,11 @@ +# Apprentissage par renforcement +## Méthode 'acteur' + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante:
+https://www.youtube.com/watch?v=LtRAgxRb5eQ + +Ci dessous, le graph de l'apprentissage sur l'environnement CartPole (https://gym.openai.com/envs/CartPole-v0/)
+En bleu: Méthode 'critique'
+En orange: Méthode 'acteur'
+ +![image](mini.png) diff --git a/Divers/renforcement5/cartpole_actor.py b/Divers/renforcement5/cartpole_actor.py new file mode 100644 index 0000000..53a7c72 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement5/cartpole_actor.py @@ -0,0 +1,83 @@ +import gym +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import os + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=200 +nbr_actions=2 +gamma=0.99 +max_episode=600 + +prefix_log_file="log_actor" +id_file=0 +while os.path.exists(prefix_log_file+str(id_file)+".csv"): + id_file+=1 +fichier_log=open(prefix_log_file+str(id_file)+".csv", "w") +print("Création du fichier de log", prefix_log_file+str(id_file)+".csv") + +def model(nbr_inputs, nbr_hidden, nbr_actions): + entree=layers.Input(shape=(nbr_inputs), dtype='float32') + result=layers.Dense(32, activation='relu')(entree) + result=layers.Dense(32, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_actions, activation='softmax')(result) + + my_model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return my_model + +def calcul_discount_rate(rewards_history, gamma, normalize=False): + result=[] + discounted_sum=0 + for r in rewards_history[::-1]: + discounted_sum=r+gamma*discounted_sum + result.insert(0, discounted_sum) + + # Normalisation + if normalize is True: + result=np.array(result) + result=(result-np.mean(result))/(np.std(result)+1E-7) + result=list(result) + + return result + +def train(): + m_reward=0 + for episode in range(max_episode): + tab_rewards=[] + tab_prob_actions=[] + + observations=env.reset() + with tf.GradientTape() as tape: + while True: + action_probs=my_model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=np.random.choice(nbr_actions, p=np.squeeze(action_probs)) + tab_prob_actions.append(action_probs[0, action]) + observations, reward, done, info=env.step(action) + tab_rewards.append(reward) + if done: + break + + discount_rate=calcul_discount_rate(tab_rewards, gamma, normalize=True) + + loss=-tf.math.log(tab_prob_actions)*discount_rate + gradients=tape.gradient(loss, my_model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, my_model.trainable_variables)) + + score=sum(tab_rewards) + m_reward=0.05*score+(1-0.05)*m_reward + message="Episode {:04d} score:{:6.1f} MPE: {:6.1f}" + print(message.format(episode, score, m_reward)) + + fichier_log.write("{:f}:{:f}\n".format(score, m_reward)) + + if m_reward>env._max_episode_steps-10: + print("Fin de l'apprentissage".format(episode)) + break + +my_model=model(4, 32, nbr_actions) +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-2) + +train() + +fichier_log.close() diff --git a/Divers/renforcement5/cartpole_critic.py b/Divers/renforcement5/cartpole_critic.py new file mode 100644 index 0000000..c2f8ca9 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement5/cartpole_critic.py @@ -0,0 +1,114 @@ +import gym +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import os + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=200 +nbr_action=2 + +prefix_log_file="log_critic_" +id_file=0 +while os.path.exists(prefix_log_file+str(id_file)+".csv"): + id_file+=1 +fichier_log=open(prefix_log_file+str(id_file)+".csv", "w") +print("Création du fichier de log", prefix_log_file+str(id_file)+".csv") + +gamma=0.98 +max_episode=600 +epsilon=1. +epsilon_min=0.10 +start_epsilon=10 +end_epsilon=max_episode +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +def model(): + entree=layers.Input(shape=(4), dtype='float32') + result=layers.Dense(32, activation='relu')(entree) + result=layers.Dense(32, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_action)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def my_loss(target_q, predicted_q): + loss=tf.reduce_mean(tf.math.square(target_q-predicted_q)) + return loss + +@tf.function +def train_step(reward, action, observation, next_observation, done): + next_Q_values=model(next_observation) + best_next_actions=tf.math.argmax(next_Q_values, axis=1) + next_mask=tf.one_hot(best_next_actions, nbr_action) + next_best_Q_values=tf.reduce_sum(next_Q_values*next_mask, axis=1) + target_Q_values=reward+(1-done)*gamma*next_best_Q_values + target_Q_values=tf.reshape(target_Q_values, (-1, 1)) + mask=tf.one_hot(action, nbr_action) + with tf.GradientTape() as tape: + all_Q_values=model(observation) + Q_values=tf.reduce_sum(all_Q_values*mask, axis=1, keepdims=True) + loss=my_loss(target_Q_values, Q_values) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(debug=False): + global epsilon + m_reward=0 + for episode in range(max_episode): + score=0 + tab_observations=[] + tab_rewards=[] + tab_actions=[] + tab_next_observations=[] + tab_done=[] + + observations=env.reset() + score=0 + while True: + tab_observations.append(observations) + if np.random.random()>epsilon: + valeurs_q=model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + else: + action=np.random.randint(0, nbr_action) + observations, reward, done, info=env.step(action) + score+=reward + tab_actions.append(action) + tab_next_observations.append(observations) + tab_done.append(done) + if done: + tab_rewards.append(-10.) + break + tab_rewards.append(reward) + + tab_rewards=np.array(tab_rewards, dtype=np.float32) + tab_actions=np.array(tab_actions, dtype=np.int32) + tab_observations=np.array(tab_observations, dtype=np.float32) + tab_next_observations=np.array(tab_next_observations, dtype=np.float32) + tab_done=np.array(tab_done, dtype=np.float32) + train_step(tab_rewards, tab_actions, tab_observations, tab_next_observations, tab_done) + train_loss.reset_states() + + epsilon-=epsilon_decay_value + epsilon=max(epsilon, epsilon_min) + + m_reward=0.05*score+(1-0.05)*m_reward + message="Episode {:04d} score:{:6.1f} MPE: {:6.1f} (epsilon={:5.3f})" + print(message.format(episode, score, m_reward, epsilon)) + + fichier_log.write("{:f}:{:f}\n".format(score, m_reward)) + + if m_reward>env._max_episode_steps-10: + print("Fin de l'apprentissage".format(episode)) + break + +model=model() +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-2) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +tab_s=[] + +train() + +fichier_log.close() diff --git a/Divers/renforcement5/mini.png b/Divers/renforcement5/mini.png new file mode 100644 index 0000000..198bd47 Binary files /dev/null and b/Divers/renforcement5/mini.png differ diff --git a/Divers/renforcement6/README.md b/Divers/renforcement6/README.md new file mode 100644 index 0000000..ec4580f --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement6/README.md @@ -0,0 +1,12 @@ +# Apprentissage par renforcement +## Méthode 'acteur/critique' + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante:
+https://www.youtube.com/watch?v=1okjkEMP79c + +Ci dessous, le graph de l'apprentissage sur l'environnement CartPole (https://gym.openai.com/envs/CartPole-v0/)
+En bleu: Méthode 'critique'
+En orange: Méthode 'acteur'
+En vert: Méthode 'acteur/critique'
+ +![image](graph.png) diff --git a/Divers/renforcement6/cartpole_actor.py b/Divers/renforcement6/cartpole_actor.py new file mode 100644 index 0000000..53a7c72 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement6/cartpole_actor.py @@ -0,0 +1,83 @@ +import gym +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import os + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=200 +nbr_actions=2 +gamma=0.99 +max_episode=600 + +prefix_log_file="log_actor" +id_file=0 +while os.path.exists(prefix_log_file+str(id_file)+".csv"): + id_file+=1 +fichier_log=open(prefix_log_file+str(id_file)+".csv", "w") +print("Création du fichier de log", prefix_log_file+str(id_file)+".csv") + +def model(nbr_inputs, nbr_hidden, nbr_actions): + entree=layers.Input(shape=(nbr_inputs), dtype='float32') + result=layers.Dense(32, activation='relu')(entree) + result=layers.Dense(32, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_actions, activation='softmax')(result) + + my_model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return my_model + +def calcul_discount_rate(rewards_history, gamma, normalize=False): + result=[] + discounted_sum=0 + for r in rewards_history[::-1]: + discounted_sum=r+gamma*discounted_sum + result.insert(0, discounted_sum) + + # Normalisation + if normalize is True: + result=np.array(result) + result=(result-np.mean(result))/(np.std(result)+1E-7) + result=list(result) + + return result + +def train(): + m_reward=0 + for episode in range(max_episode): + tab_rewards=[] + tab_prob_actions=[] + + observations=env.reset() + with tf.GradientTape() as tape: + while True: + action_probs=my_model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=np.random.choice(nbr_actions, p=np.squeeze(action_probs)) + tab_prob_actions.append(action_probs[0, action]) + observations, reward, done, info=env.step(action) + tab_rewards.append(reward) + if done: + break + + discount_rate=calcul_discount_rate(tab_rewards, gamma, normalize=True) + + loss=-tf.math.log(tab_prob_actions)*discount_rate + gradients=tape.gradient(loss, my_model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, my_model.trainable_variables)) + + score=sum(tab_rewards) + m_reward=0.05*score+(1-0.05)*m_reward + message="Episode {:04d} score:{:6.1f} MPE: {:6.1f}" + print(message.format(episode, score, m_reward)) + + fichier_log.write("{:f}:{:f}\n".format(score, m_reward)) + + if m_reward>env._max_episode_steps-10: + print("Fin de l'apprentissage".format(episode)) + break + +my_model=model(4, 32, nbr_actions) +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-2) + +train() + +fichier_log.close() diff --git a/Divers/renforcement6/cartpole_actor_critic.py b/Divers/renforcement6/cartpole_actor_critic.py new file mode 100644 index 0000000..981e474 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement6/cartpole_actor_critic.py @@ -0,0 +1,103 @@ +import gym +import numpy as np +import tensorflow as tf +from tensorflow import keras +from tensorflow.keras import layers +import os + +gamma=0.99 +max_steps_per_episode=10000 +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=200 + +prefix_log_file="log_actor_critic_dsum_" +id_file=0 +while os.path.exists(prefix_log_file+str(id_file)+".csv"): + id_file+=1 +fichier_log=open(prefix_log_file+str(id_file)+".csv", "w") +print("Création du fichier de log", prefix_log_file+str(id_file)+".csv") + +nbr_actions=2 +nbr_inputs=4 + +def calcul_discount_rate(rewards_history, gamma, normalize=False): + result=[] + discounted_sum=0 + for r in rewards_history[::-1]: + discounted_sum=r+gamma*discounted_sum + result.insert(0, discounted_sum) + + # Normalisation + if normalize is True: + result=np.array(result) + result=(result-np.mean(result))/(np.std(result)+1E-7) + result=list(result) + + return result + +def my_model(nbr_inputs, nbr_hidden, nbr_actions): + entree=layers.Input(shape=(nbr_inputs), dtype='float32') + + common=layers.Dense(nbr_hidden, activation="relu")(entree) + action=layers.Dense(nbr_actions, activation="softmax")(common) + critic=layers.Dense(1)(common) + + model=keras.Model(inputs=entree, outputs=[action, critic]) + return model + +model=my_model(nbr_inputs, 32, nbr_actions) + +optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-2) +huber_loss=keras.losses.Huber() + +m_reward=0 +episode=0 + +while True: + action_probs_history=[] + critic_value_history=[] + rewards_history=[] + + state=env.reset() + episode_reward=0 + with tf.GradientTape() as tape: + + # Récupération de données + for timestep in range(1, max_steps_per_episode): + action_probs, critic_value=model(np.expand_dims(state, axis=0)) + critic_value_history.append(critic_value[0, 0]) + action=np.random.choice(nbr_actions, p=np.squeeze(action_probs)) + action_probs_history.append(action_probs[0, action]) + state, reward, done, infos=env.step(action) + rewards_history.append(reward) + episode_reward+=reward + if done: + break + + discount_rate=calcul_discount_rate(rewards_history, gamma, normalize=True) + + history=zip(action_probs_history, critic_value_history, discount_rate) + actor_losses=[] + critic_losses=[] + for action_prob, critic_value, discount_rate in history: + actor_losses.append(-tf.math.log(action_prob)*(discount_rate-critic_value)) + critic_losses.append(huber_loss([critic_value], [discount_rate])) + + loss_value=tf.reduce_mean(actor_losses+critic_losses) + grads=tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) + + episode+=1 + m_reward=0.05*episode_reward+(1-0.05)*m_reward + + message="Episode {:04d} score:{:6.1f} MPE: {:6.1f}" + print(message.format(episode, episode_reward, m_reward)) + + fichier_log.write("{:f}:{:f}\n".format(episode_reward, m_reward)) + + if m_reward>env._max_episode_steps-10: + print("Fin de l'apprentissage".format(episode)) + break + +fichier_log.close() +model.save("my_model") diff --git a/Divers/renforcement6/cartpole_critic.py b/Divers/renforcement6/cartpole_critic.py new file mode 100644 index 0000000..c2f8ca9 --- /dev/null +++ b/Divers/renforcement6/cartpole_critic.py @@ -0,0 +1,114 @@ +import gym +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import models, layers +import numpy as np +import os + +env=gym.make("CartPole-v0") +env._max_episode_steps=200 +nbr_action=2 + +prefix_log_file="log_critic_" +id_file=0 +while os.path.exists(prefix_log_file+str(id_file)+".csv"): + id_file+=1 +fichier_log=open(prefix_log_file+str(id_file)+".csv", "w") +print("Création du fichier de log", prefix_log_file+str(id_file)+".csv") + +gamma=0.98 +max_episode=600 +epsilon=1. +epsilon_min=0.10 +start_epsilon=10 +end_epsilon=max_episode +epsilon_decay_value=epsilon/(end_epsilon-start_epsilon) + +def model(): + entree=layers.Input(shape=(4), dtype='float32') + result=layers.Dense(32, activation='relu')(entree) + result=layers.Dense(32, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(nbr_action)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def my_loss(target_q, predicted_q): + loss=tf.reduce_mean(tf.math.square(target_q-predicted_q)) + return loss + +@tf.function +def train_step(reward, action, observation, next_observation, done): + next_Q_values=model(next_observation) + best_next_actions=tf.math.argmax(next_Q_values, axis=1) + next_mask=tf.one_hot(best_next_actions, nbr_action) + next_best_Q_values=tf.reduce_sum(next_Q_values*next_mask, axis=1) + target_Q_values=reward+(1-done)*gamma*next_best_Q_values + target_Q_values=tf.reshape(target_Q_values, (-1, 1)) + mask=tf.one_hot(action, nbr_action) + with tf.GradientTape() as tape: + all_Q_values=model(observation) + Q_values=tf.reduce_sum(all_Q_values*mask, axis=1, keepdims=True) + loss=my_loss(target_Q_values, Q_values) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(debug=False): + global epsilon + m_reward=0 + for episode in range(max_episode): + score=0 + tab_observations=[] + tab_rewards=[] + tab_actions=[] + tab_next_observations=[] + tab_done=[] + + observations=env.reset() + score=0 + while True: + tab_observations.append(observations) + if np.random.random()>epsilon: + valeurs_q=model(np.expand_dims(observations, axis=0)) + action=int(tf.argmax(valeurs_q[0], axis=-1)) + else: + action=np.random.randint(0, nbr_action) + observations, reward, done, info=env.step(action) + score+=reward + tab_actions.append(action) + tab_next_observations.append(observations) + tab_done.append(done) + if done: + tab_rewards.append(-10.) + break + tab_rewards.append(reward) + + tab_rewards=np.array(tab_rewards, dtype=np.float32) + tab_actions=np.array(tab_actions, dtype=np.int32) + tab_observations=np.array(tab_observations, dtype=np.float32) + tab_next_observations=np.array(tab_next_observations, dtype=np.float32) + tab_done=np.array(tab_done, dtype=np.float32) + train_step(tab_rewards, tab_actions, tab_observations, tab_next_observations, tab_done) + train_loss.reset_states() + + epsilon-=epsilon_decay_value + epsilon=max(epsilon, epsilon_min) + + m_reward=0.05*score+(1-0.05)*m_reward + message="Episode {:04d} score:{:6.1f} MPE: {:6.1f} (epsilon={:5.3f})" + print(message.format(episode, score, m_reward, epsilon)) + + fichier_log.write("{:f}:{:f}\n".format(score, m_reward)) + + if m_reward>env._max_episode_steps-10: + print("Fin de l'apprentissage".format(episode)) + break + +model=model() +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-2) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +tab_s=[] + +train() + +fichier_log.close() diff --git a/Divers/renforcement6/graph.png b/Divers/renforcement6/graph.png new file mode 100644 index 0000000..aa27865 Binary files /dev/null and b/Divers/renforcement6/graph.png differ diff --git a/Divers/tutoriel11/README.md b/Divers/tutoriel11/README.md new file mode 100644 index 0000000..2b8024b --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel11/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Tutoriel 11 +## Utilisation de Labelimg et conversion des fichiers xml en np.array + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=VWXXFFDqBqA \ No newline at end of file diff --git a/Divers/tutoriel11/xmltoarray.py b/Divers/tutoriel11/xmltoarray.py new file mode 100644 index 0000000..9f9018a --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel11/xmltoarray.py @@ -0,0 +1,39 @@ +import xmltodict +import numpy as np +import glob +import cv2 + +def xml_to_dataset(dir, size=None): + tab_image=[] + tab_label=[] + for fichier in glob.glob(dir+"/*.xml"): + with open(fichier) as fd: + doc=xmltodict.parse(fd.read()) + image=doc['annotation']['filename'] + img=cv2.imread(dir+"/"+image) + objects=doc['annotation']['object'] if type(doc['annotation']['object'])==list else [doc['annotation']['object']] + for obj in objects: + xmin=int(obj['bndbox']['xmin']) + xmax=int(obj['bndbox']['xmax']) + ymin=int(obj['bndbox']['ymin']) + ymax=int(obj['bndbox']['ymax']) + if size is not None: + tab_image.append(cv2.resize(img[ymin:ymax, xmin:xmax], size)) + else: + tab_image.append(img[ymin:ymax, xmin:xmax]) + tab_label.append(obj['name']) + + l=list(set(tab_label)) + tab_one_hot=[] + for e in tab_label: + tab_one_hot.append(np.eye(len(l))[l.index(e)]) + + return tab_image, l, tab_one_hot + +tab_image, tab_label, tab_one_hot=xml_to_dataset("./", (32, 32)) + +for i in range(len(tab_image)): + cv2.imshow('image', tab_image[i]) + print(tab_label[np.argmax(tab_one_hot[i])], tab_one_hot[i]) + cv2.waitKey() + diff --git a/Divers/tutoriel12/README.md b/Divers/tutoriel12/README.md new file mode 100644 index 0000000..4fc28dc --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel12/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel 12 +## Utilisation basique de réseau de neurones dédié à la vision (modèle zoo) + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=r2U-ntB-RM4 + +Depuis la vidéo, la version tensorflow 2 est sortie, le programme 'detection_tf2.py' est la version en tensorflow 2 (testé avec la version 2.3 cpu) diff --git a/Divers/tutoriel12/detection.py b/Divers/tutoriel12/detection.py new file mode 100644 index 0000000..b5bc6fe --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel12/detection.py @@ -0,0 +1,146 @@ +import numpy as np +import os +import tensorflow as tf +import cv2 + +labels={ + 1: "person", + 2: "bicycle", + 3: "car", + 4: "motorcycle", + 5: "airplane", + 6: "bus", + 7: "train", + 8: "truck", + 9: "boat", + 10: "traffic light", + 11: "fire hydrant", + 13: "stop sign", + 14: "parking meter", + 15: "bench", + 16: "bird", + 17: "cat", + 18: "dog", + 19: "horse", + 20: "sheep", + 21: "cow", + 22: "elephant", + 23: "bear", + 24: "zebra", + 25: "giraffe", + 27: "backpack", + 28: "umbrella", + 31: "handbag", + 32: "tie", + 33: "suitcase", + 34: "frisbee", + 35: "skis", + 36: "snowboard", + 37: "sports ball", + 38: "kite", + 39: "baseball bat", + 40: "baseball glove", + 41: "skateboard", + 42: "surfboard", + 43: "tennis racket", + 44: "bottle", + 46: "wine glass", + 47: "cup", + 48: "fork", + 49: "knife", + 50: "spoon", + 51: "bowl", + 52: "banana", + 53: "apple", + 54: "sandwich", + 55: "orange", + 56: "broccoli", + 57: "carrot", + 58: "hot dog", + 59: "pizza", + 60: "donut", + 61: "cake", + 62: "chair", + 63: "couch", + 64: "potted plant", + 65: "bed", + 67: "dining table", + 70: "toilet", + 72: "tv", + 73: "laptop", + 74: "mouse", + 75: "remote", + 76: "keyboard", + 77: "cell phone", + 78: "microwave", + 79: "oven", + 80: "toaster", + 81: "sink", + 82: "refrigerator", + 84: "book", + 85: "clock", + 86: "vase", + 87: "scissors", + 88: "teddy bear", + 89: "hair drier", + 90: "toothbrush" +} + +MODEL_NAME='ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29' +PATH_TO_FROZEN_GRAPH=MODEL_NAME+'/frozen_inference_graph.pb' +color_infos=(255, 255, 0) + +detection_graph=tf.Graph() +with detection_graph.as_default(): + od_graph_def=tf.GraphDef() + with tf.gfile.GFile(PATH_TO_FROZEN_GRAPH, 'rb') as fid: + serialized_graph=fid.read() + od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) + tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') + +with detection_graph.as_default(): + with tf.Session() as sess: + cap=cv2.VideoCapture(0) + ops=tf.get_default_graph().get_operations() + all_tensor_names={output.name for op in ops for output in op.outputs} + tensor_dict={} + for key in [ + 'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores', + 'detection_classes', 'detection_masks']: + tensor_name=key+':0' + if tensor_name in all_tensor_names: + tensor_dict[key]=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(tensor_name) + if 'detection_masks' in tensor_dict: + quit("Masque non géré") + image_tensor=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('image_tensor:0') + + while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + output_dict=sess.run(tensor_dict, feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(frame, 0)}) + nbr_object=int(output_dict['num_detections']) + classes=output_dict['detection_classes'][0].astype(np.uint8) + boxes=output_dict['detection_boxes'][0] + scores=output_dict['detection_scores'][0] + for objet in range(nbr_object): + ymin, xmin, ymax, xmax=boxes[objet] + if scores[objet]>0.30: + height, width=frame.shape[:2] + xmin=int(xmin*width) + xmax=int(xmax*width) + ymin=int(ymin*height) + ymax=int(ymax*height) + cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), color_infos, 1) + txt="{:s}:{:3.0%}".format(labels[classes[objet]], scores[objet]) + cv2.putText(frame, txt, (xmin, ymin-5), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color_infos, 2) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color_infos, 2) + cv2.imshow('image', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('a'): + for objet in range(500): + ret, frame=cap.read() + if key==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel12/detection_tf2.py b/Divers/tutoriel12/detection_tf2.py new file mode 100644 index 0000000..040a1ca --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel12/detection_tf2.py @@ -0,0 +1,148 @@ +import numpy as np +import os +import tensorflow as tf +import cv2 + +labels={ + 1: "person", + 2: "bicycle", + 3: "car", + 4: "motorcycle", + 5: "airplane", + 6: "bus", + 7: "train", + 8: "truck", + 9: "boat", + 10: "traffic light", + 11: "fire hydrant", + 13: "stop sign", + 14: "parking meter", + 15: "bench", + 16: "bird", + 17: "cat", + 18: "dog", + 19: "horse", + 20: "sheep", + 21: "cow", + 22: "elephant", + 23: "bear", + 24: "zebra", + 25: "giraffe", + 27: "backpack", + 28: "umbrella", + 31: "handbag", + 32: "tie", + 33: "suitcase", + 34: "frisbee", + 35: "skis", + 36: "snowboard", + 37: "sports ball", + 38: "kite", + 39: "baseball bat", + 40: "baseball glove", + 41: "skateboard", + 42: "surfboard", + 43: "tennis racket", + 44: "bottle", + 46: "wine glass", + 47: "cup", + 48: "fork", + 49: "knife", + 50: "spoon", + 51: "bowl", + 52: "banana", + 53: "apple", + 54: "sandwich", + 55: "orange", + 56: "broccoli", + 57: "carrot", + 58: "hot dog", + 59: "pizza", + 60: "donut", + 61: "cake", + 62: "chair", + 63: "couch", + 64: "potted plant", + 65: "bed", + 67: "dining table", + 70: "toilet", + 72: "tv", + 73: "laptop", + 74: "mouse", + 75: "remote", + 76: "keyboard", + 77: "cell phone", + 78: "microwave", + 79: "oven", + 80: "toaster", + 81: "sink", + 82: "refrigerator", + 84: "book", + 85: "clock", + 86: "vase", + 87: "scissors", + 88: "teddy bear", + 89: "hair drier", + 90: "toothbrush" +} + +#MODEL_NAME='ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29' +MODEL_NAME='faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28' +PATH_TO_FROZEN_GRAPH=MODEL_NAME+'/frozen_inference_graph.pb' +color_infos=(255, 255, 0) + +detection_graph=tf.compat.v1.Graph() +with detection_graph.as_default(): + od_graph_def=tf.compat.v1.GraphDef() + with tf.io.gfile.GFile(PATH_TO_FROZEN_GRAPH, 'rb') as fid: + serialized_graph=fid.read() + od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) + tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') + +with detection_graph.as_default(): + with tf.compat.v1.Session() as sess: + #cap=cv2.VideoCapture('../../En_cours/tuto8-suite/Plan_9_from_Outer_Space_1959_512kb.mp4') + cap=cv2.VideoCapture(0) + ops=tf.compat.v1.get_default_graph().get_operations() + all_tensor_names={output.name for op in ops for output in op.outputs} + tensor_dict={} + for key in [ + 'num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores', + 'detection_classes', 'detection_masks']: + tensor_name=key+':0' + if tensor_name in all_tensor_names: + tensor_dict[key]=tf.compat.v1.get_default_graph().get_tensor_by_name(tensor_name) + if 'detection_masks' in tensor_dict: + quit("Masque non géré") + image_tensor=tf.compat.v1.get_default_graph().get_tensor_by_name('image_tensor:0') + + while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + output_dict=sess.run(tensor_dict, feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(frame, 0)}) + nbr_object=int(output_dict['num_detections']) + classes=output_dict['detection_classes'][0].astype(np.uint8) + boxes=output_dict['detection_boxes'][0] + scores=output_dict['detection_scores'][0] + for objet in range(nbr_object): + ymin, xmin, ymax, xmax=boxes[objet] + if scores[objet]>0.30: + height, width=frame.shape[:2] + xmin=int(xmin*width) + xmax=int(xmax*width) + ymin=int(ymin*height) + ymax=int(ymax*height) + cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax, ymax), color_infos, 1) + txt="{:s}:{:3.0%}".format(labels[classes[objet]], scores[objet]) + cv2.putText(frame, txt, (xmin, ymin-5), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color_infos, 2) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, color_infos, 2) + cv2.imshow('image', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('a'): + for objet in range(500): + ret, frame=cap.read() + if key==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel18-1/README.md b/Divers/tutoriel18-1/README.md new file mode 100644 index 0000000..6af9f8b --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel18-1/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel 18 1artie 1 +## Sudoku + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=WwPHs1SJrec + diff --git a/Divers/tutoriel18-1/perspective.py b/Divers/tutoriel18-1/perspective.py new file mode 100644 index 0000000..cb19308 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel18-1/perspective.py @@ -0,0 +1,69 @@ +import cv2 +import numpy as np +import operator + +marge=4 +case=28+2*marge +taille_grille=9*case + +methode=cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C +v1=9 + +cap=cv2.VideoCapture(0) +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) + thresh=cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, methode, cv2.THRESH_BINARY_INV, v1, 2) + #cv2.imshow("thresh", thresh) + contours, hierarchy=cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + contour_grille=None + maxArea=0 + for c in contours: + area=cv2.contourArea(c) + if area>25000: + peri=cv2.arcLength(c, True) + polygone=cv2.approxPolyDP(c, 0.01*peri, True) + if area>maxArea and len(polygone)==4: + contour_grille=polygone + maxArea=area + if contour_grille is not None: + cv2.drawContours(frame, [contour_grille], 0, (0, 255, 0), 2) + points=np.vstack(contour_grille).squeeze() + points=sorted(points, key=operator.itemgetter(1)) + if points[0][0]25000: + peri=cv2.arcLength(c, True) + polygone=cv2.approxPolyDP(c, 0.01*peri, True) + if area>maxArea and len(polygone)==4: + contour_grille=polygone + maxArea=area + if contour_grille is not None: + cv2.drawContours(frame, [contour_grille], 0, (0, 255, 0), 2) + txt="ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C" if methode==cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C else "ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C" + cv2.putText(frame, "[p|m]v1: {:2d} [o]methode: {}".format(v1, txt), (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.9, (0, 0, 255), 1) + + cv2.imshow("frame", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + v1=min(21, v1+2) + if key==ord('m'): + v1=max(3, v1-2) + print(v1) + if key==ord('o'): + if methode==cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C: + methode=cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C + else: + methode=cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel18-1/threshold.py b/Divers/tutoriel18-1/threshold.py new file mode 100644 index 0000000..3c76fcd --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel18-1/threshold.py @@ -0,0 +1,31 @@ +import cv2 +import numpy as np +import operator + +methode=cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C +v1=9 + +cap=cv2.VideoCapture(0) +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) + thresh=cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, methode, cv2.THRESH_BINARY_INV, v1, 2) + cv2.imshow("thresh", thresh) + txt="ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C" if methode==cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C else "ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C" + cv2.putText(frame, "[p|m]v1: {:2d} [o]methode: {}".format(v1, txt), (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.9, (0, 0, 255), 1) + cv2.imshow("frame", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + v1=min(21, v1+2) + if key==ord('m'): + v1=max(3, v1-2) + if key==ord('o'): + if methode==cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C: + methode=cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C + else: + methode=cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel18-2/README.md b/Divers/tutoriel18-2/README.md new file mode 100644 index 0000000..f3984ae --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel18-2/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel 18 partie 2 +## Sudoku + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=XFNg8lXe-Tk + diff --git a/Divers/tutoriel18-2/din1451altG.ttf b/Divers/tutoriel18-2/din1451altG.ttf new file mode 100644 index 0000000..c7e9034 Binary files /dev/null and b/Divers/tutoriel18-2/din1451altG.ttf differ diff --git a/Divers/tutoriel18-2/font.py b/Divers/tutoriel18-2/font.py new file mode 100644 index 0000000..173d9c0 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel18-2/font.py @@ -0,0 +1,18 @@ +from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image +import cv2 +import numpy as np + +for i in range(1, 10): + image=Image.new("L", (28, 28)) + draw=ImageDraw.Draw(image) + font=ImageFont.truetype("din1451altG.ttf", 27) + text="{:d}".format(i) + draw.text((10, 0), text, font=font, fill=(255)) + image=np.array(image).reshape(28, 28, 1) + cv2.imshow("image", image) + key=cv2.waitKey() + if key&0xFF==ord('q'): + quit() + + + diff --git a/Divers/tutoriel18-2/sudoku.py b/Divers/tutoriel18-2/sudoku.py new file mode 100644 index 0000000..cf03b70 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel18-2/sudoku.py @@ -0,0 +1,100 @@ +import cv2 +import numpy as np +import tensorflow as tf +import sudoku_solver as ss +from time import sleep +import operator + +marge=4 +case=28+2*marge +taille_grille=9*case +flag=0 +cap=cv2.VideoCapture(0) +with tf.Session() as s: + saver=tf.train.import_meta_graph('./mon_modele/modele.meta') + saver.restore(s, tf.train.latest_checkpoint('./mon_modele/')) + graph=tf.get_default_graph() + images=graph.get_tensor_by_name("entree:0") + sortie=graph.get_tensor_by_name("sortie:0") + is_training=graph.get_tensor_by_name("is_training:0") + maxArea=0 + while True: + ret, frame=cap.read() + if maxArea==0: + cv2.imshow("frame", frame) + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray=cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) + thresh=cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 9, 2) + contours, hierarchy=cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + contour_grille=None + maxArea=0 + for c in contours: + area=cv2.contourArea(c) + if area>25000: + peri=cv2.arcLength(c, True) + polygone=cv2.approxPolyDP(c, 0.02*peri, True) + if area>maxArea and len(polygone)==4: + contour_grille=polygone + maxArea=area + if contour_grille is not None: + points=np.vstack(contour_grille).squeeze() + points=sorted(points, key=operator.itemgetter(1)) + if points[0][0]seuil]=255 + a[b<-seuil]=0 + return a + +def convolution(input, taille_noyau, nbr_noyau, stride, b_norm=False, f_activation=None, training=False): + w_filtre=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(input.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b_filtre=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(input, w_filtre, strides=[1, stride, stride, 1], padding='SAME')+b_filtre + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def fc(input, nbr_neurone, b_norm=False, f_activation=None, training=False): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(input.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(input, w)+b + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def ia(nbr_classes, size, couche, learning_rate=1E-3): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, size, size, couche), dtype=tf.float32, name='entree') + ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, nbr_classes), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + result=convolution(ph_images, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + + result=fc(result, 128, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=fc(result, nbr_classes) + socs=tf.nn.softmax(result, name="sortie") + + loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + return ph_images, ph_labels, ph_is_training, socs, train, accuracy, tf.train.Saver() + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +for dir in ["/usr/share/fonts/truetype/ubuntu-font-family/", "/usr/share/fonts/truetype/freefont/"]: + for root, dirs, files in os.walk(dir): + for file in files: + if file.endswith("ttf"): + print(root+"/"+file) + for i in range(1, 10): + for cpt in range(nbr): + image=Image.new("L", (28, 28)) + draw=ImageDraw.Draw(image) + font=ImageFont.truetype(root+"/"+file, np.random.randint(26, 32)) + text="{:d}".format(i) + draw.text((np.random.randint(1, 10), np.random.randint(-4, 0)), text, font=font, fill=(255)) + image=np.array(image).reshape(28, 28, 1) + tab_images.append(image) + tab_labels.append(np.eye(10)[i]) + image_m=modif_image(image, 1.05+np.random.rand()) + tab_images.append(image_m) + tab_labels.append(np.eye(10)[i]) + image=np.zeros((28, 28, 1)) + for cpt in range(3*nbr): + image_m=modif_image(image, 1.05+np.random.rand()) + tab_images.append(image_m) + tab_labels.append(np.eye(10)[0]) + +tab_images=np.array(tab_images) +tab_labels=np.array(tab_labels) + +tab_images=tab_images/255 + +tab_images, tab_labels=shuffle(tab_images, tab_labels) + +if False: # Changer en True si vous voulez voir les images générées + for i in range(len(tab_images)): + cv2.imshow('chiffre', tab_images[i].reshape(28, 28, 1)) + print(tab_labels[i], np.argmax(tab_labels[i])) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + +print("Nbr:", len(tab_images)) + +train_images, test_images, train_labels, test_labels=train_test_split(tab_images, tab_labels, test_size=0.10) + +images, labels, is_training, sortie, train, accuracy, saver=ia(10, 28, 1) + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: test_images[batch:batch+taille_batch], + labels: test_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + saver.save(s, './mon_modele/modele') diff --git a/Divers/tutoriel20/README.md b/Divers/tutoriel20/README.md new file mode 100644 index 0000000..979ff31 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel20/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel 20 +## Dlib: Detection et évaluation de la position de la tête + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=ibuEFfpVWlU + + +![image](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Divers/tutoriel20/dlib-landmark-mean.png) diff --git a/Divers/tutoriel20/cube.py b/Divers/tutoriel20/cube.py new file mode 100644 index 0000000..fd6c6bc --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel20/cube.py @@ -0,0 +1,113 @@ +import cv2 +import numpy as np +import dlib +import math + +cap=cv2.VideoCapture(0) +#cap=cv2.VideoCapture("debat.webm") + +detector=dlib.get_frontal_face_detector() +predictor=dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") + +def tr(c, o, coeff): + return(int((c-o)*coeff)+o) + +def cube(image, pt1, pt2, a1, a2, a3): + color=(0, 255, 0) + epaisseur=2 + offset=1.6 + offset2=2 + + d_eyes=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(36).x-landmarks.part(45).x, 2)+math.pow(landmarks.part(36).y-landmarks.part(45).y, 2)) + + ox1=int((-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x-pt1.x)/2)+pt1.x + oy1=int(((pt2.x-pt1.x+pt2.y)-pt1.y)/2)+pt1.y + + cv2.line(image, + (tr(pt1.x, ox1, offset), tr(pt1.y, oy1, offset)), + (tr(pt2.x, ox1, offset), tr(pt2.y, oy1, offset)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(pt2.x, ox1, offset), tr(pt2.y, oy1, offset)), + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x, ox1, offset), tr(pt2.x-pt1.x+pt2.y, oy1, offset)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x, ox1, offset), tr(pt2.x-pt1.x+pt2.y, oy1, offset)), + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt1.x, ox1, offset), tr(pt2.x-pt1.x+pt1.y, oy1, offset)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt1.x, ox1, offset), tr(pt2.x-pt1.x+pt1.y, oy1, offset)), + (tr(pt1.x, ox1, offset), tr(pt1.y, oy1, offset)), + color, epaisseur) + + ox2=int((-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x-pt1.x)/2)+pt1.x+int(a2) + oy2=int(((pt2.x-pt1.x+pt2.y)-pt1.y)/2)+pt1.y+int(a3) + + cv2.line(image, + (tr(pt1.x+a2, ox2, offset2), tr(pt1.y+a3, oy2, offset2)), + (tr(pt2.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(pt2.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.y+a3, oy2, offset2)), + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.x-pt1.x+pt2.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.x-pt1.x+pt2.y+a3, oy2, offset2)), + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt1.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.x-pt1.x+pt1.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt1.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.x-pt1.x+pt1.y+a3, oy2, offset2)), + (tr(pt1.x+a2, ox2, offset2), tr(pt1.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + + cv2.line(image, + (tr(pt1.x, ox1, offset), tr(pt1.y, oy1, offset)), + (tr(pt1.x+a2, ox2, offset2), tr(pt1.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(pt2.x, ox1, offset), tr(pt2.y, oy1, offset)), + (tr(pt2.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x, ox1, offset), tr(pt2.x-pt1.x+pt2.y, oy1, offset)), + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt2.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.x-pt1.x+pt2.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + cv2.line(image, + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt1.x, ox1, offset), tr(pt2.x-pt1.x+pt1.y, oy1, offset)), + (tr(-(pt2.y-pt1.y)+pt1.x+a2, ox2, offset2), tr(pt2.x-pt1.x+pt1.y+a3, oy2, offset2)), + color, epaisseur) + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + + faces=detector(gray) + for face in faces: + x1=face.left() + y1=face.top() + x2=face.right() + y2=face.bottom() + + landmarks=predictor(gray, face) + + d_eyes=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(36).x-landmarks.part(45).x, 2)+math.pow(landmarks.part(36).y-landmarks.part(45).y, 2)) + d1=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(36).x-landmarks.part(30).x, 2)+math.pow(landmarks.part(36).y-landmarks.part(30).y, 2)) + d2=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(45).x-landmarks.part(30).x, 2)+math.pow(landmarks.part(45).y-landmarks.part(30).y, 2)) + coeff=d1+d2 + + a1=int(250*(landmarks.part(36).y-landmarks.part(45).y)/coeff) + a2=int(250*(d1-d2)/coeff) + cosb=min((math.pow(d2, 2)-math.pow(d1, 2)+math.pow(d_eyes, 2))/(2*d2*d_eyes), 1) + a3=int(250*(d2*math.sin(math.acos(cosb))-coeff/4)/coeff) + + cube(frame, landmarks.part(36), landmarks.part(45), a1, a2, a3) + cv2.imshow("Frame", frame) + + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() +1 diff --git a/Divers/tutoriel20/dlib-landmark-mean.png b/Divers/tutoriel20/dlib-landmark-mean.png new file mode 100644 index 0000000..ba078aa Binary files /dev/null and b/Divers/tutoriel20/dlib-landmark-mean.png differ diff --git a/Divers/tutoriel20/orientation.py b/Divers/tutoriel20/orientation.py new file mode 100644 index 0000000..63f68eb --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel20/orientation.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import cv2 +import numpy as np +import dlib +import math + +cap=cv2.VideoCapture(0) + +detector=dlib.get_frontal_face_detector() +predictor=dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") + +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + + faces=detector(gray) + if faces is not None: + i=np.zeros(shape=(frame.shape), dtype=np.uint8) + for face in faces: + landmarks=predictor(gray, face) + + d_eyes=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(36).x-landmarks.part(45).x, 2)+math.pow(landmarks.part(36).y-landmarks.part(45).y, 2)) + d1=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(36).x-landmarks.part(30).x, 2)+math.pow(landmarks.part(36).y-landmarks.part(30).y, 2)) + d2=math.sqrt(math.pow(landmarks.part(45).x-landmarks.part(30).x, 2)+math.pow(landmarks.part(45).y-landmarks.part(30).y, 2)) + coeff=d1+d2 + + a1=int(250*(landmarks.part(36).y-landmarks.part(45).y)/coeff) + a2=int(250*(d1-d2)/coeff) + cosb=min((math.pow(d2, 2)-math.pow(d1, 2)+math.pow(d_eyes, 2))/(2*d2*d_eyes), 1) + a3=int(250*(d2*math.sin(math.acos(cosb))-coeff/4)/coeff) + + for n in range(0, 68): + x=landmarks.part(n).x + y=landmarks.part(n).y + if n==30 or n==36 or n==45: + cv2.circle(i, (x, y), 3, (255, 255, 0), -1) + else: + cv2.circle(i, (x, y), 3, (255, 0, 0), -1) + print("{:+05d} {:+05d} {:+05d}".format(a1, a2, a3)) + flag=1 + txt="Laurent regarde " + if a2<-40: + txt+="a droite " + flag=0 + if a2>40: + txt+="a gauche " + flag=0 + if a3<-10: + txt+="en haut " + flag=0 + if a3>10: + txt+="en bas " + flag=0 + if flag: + txt+="la camera " + if a1<-40: + txt+="et incline la tete a gauche " + if a1>40: + txt+="et incline la tete a droite " + cv2.putText(frame, txt, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, (255, 255, 255), 2) + cv2.imshow("Frame", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel20/visage_point.py b/Divers/tutoriel20/visage_point.py new file mode 100644 index 0000000..ff75b54 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel20/visage_point.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import cv2 +import numpy as np +import dlib +import math + +cap=cv2.VideoCapture(0) +detector=dlib.get_frontal_face_detector() +predictor=dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat") + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + faces=detector(gray) + for face in faces: + landmarks=predictor(gray, face) + i=np.zeros(shape=(frame.shape), dtype=np.uint8) + for n in range(0, 68): + x=landmarks.part(n).x + y=landmarks.part(n).y + cv2.circle(frame, (x, y), 3, (255, 0, 0), -1) + if n==30 or n==36 or n==45: + cv2.circle(i, (x, y), 3, (255, 255, 0), -1) + else: + cv2.circle(i, (x, y), 3, (255, 0, 0), -1) + cv2.imshow("i", i) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow("Frame", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel20/visage_rectangle.py b/Divers/tutoriel20/visage_rectangle.py new file mode 100644 index 0000000..801720a --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel20/visage_rectangle.py @@ -0,0 +1,27 @@ +import cv2 +import numpy as np +import dlib + +cap=cv2.VideoCapture(0) +detector=dlib.get_frontal_face_detector() + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + faces=detector(gray) + for face in faces: + x1=face.left() + y1=face.top() + x2=face.right() + y2=face.bottom() + cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow("Frame", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel25-2/README.md b/Divers/tutoriel25-2/README.md new file mode 100644 index 0000000..9988744 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/README.md @@ -0,0 +1,8 @@ +# Tutoriel 25 +## Lecture des panneaux de limitation de vitesse + +Les vidéos de ce tutoriel sont disponibles aux adresses suivantes:
+partie 1: https://www.youtube.com/watch?v=PvD5POjXw8Q
+partie 2: https://www.youtube.com/watch?v=TYDi0SNCUr0
+partie 3: https://www.youtube.com/watch?v=fBysd-Y17Tw + diff --git a/Divers/tutoriel25-2/common.py b/Divers/tutoriel25-2/common.py new file mode 100644 index 0000000..743435f --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/common.py @@ -0,0 +1,89 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import os +import cv2 + +size=42 +dir_images_panneaux="images_panneaux" +dir_images_autres_panneaux="images_autres_panneaux" +dir_images_sans_panneaux="images_sans_panneaux" + +def panneau_model(nbr_classes): + model=tf.keras.Sequential() + + model.add(layers.Input(shape=(size, size, 3), dtype='float32')) + + model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.2)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.2)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) + + model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.3)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.4)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) + + model.add(layers.Flatten()) + model.add(layers.Dense(512, activation='relu')) + model.add(layers.Dropout(0.5)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Dense(nbr_classes, activation='softmax')) + + return model + +def is_panneau_model(): + model=tf.keras.Sequential() + + model.add(layers.Input(shape=(size, size, 3), dtype='float32')) + + model.add(layers.Conv2D(64, 3, strides=1)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) + + model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) + + model.add(layers.Flatten()) + model.add(layers.Dense(256, activation='relu')) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) + + return model + +def lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size=None): + tab_panneau=[] + tab_image_panneau=[] + + if not os.path.exists(dir_images_panneaux): + quit("Le repertoire d'image n'existe pas: {}".format(dir_images_panneaux)) + + files=os.listdir(dir_images_panneaux) + if files is None: + quit("Le repertoire d'image est vide: {}".format(dir_images_panneaux)) + + for file in sorted(files): + if file.endswith("png"): + tab_panneau.append(file.split(".")[0]) + image=cv2.imread(dir_images_panneaux+"/"+file) + if size is not None: + image=cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4) + tab_image_panneau.append(image) + + return tab_panneau, tab_image_panneau diff --git a/Divers/tutoriel25-2/dataset.py b/Divers/tutoriel25-2/dataset.py new file mode 100644 index 0000000..a339036 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/dataset.py @@ -0,0 +1,82 @@ +import numpy as np +import cv2 +from multiprocessing import Pool +import multiprocessing +import random + +def bruit(image_orig): + h, w, c=image_orig.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image_orig+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def change_gamma(image, alpha=1.0, beta=0.0): + return np.clip(alpha*image+beta, 0, 255).astype(np.uint8) + +def modif_img(img): + h, w, c=img.shape + + r_color=[np.random.randint(255), np.random.randint(255), np.random.randint(255)] + img=np.where(img==[142, 142, 142], r_color, img).astype(np.uint8) + + if np.random.randint(3): + k_max=3 + kernel_blur=np.random.randint(k_max)*2+1 + img=cv2.GaussianBlur(img, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + + M=cv2.getRotationMatrix2D((int(w/2), int(h/2)), random.randint(-10, 10), 1) + img=cv2.warpAffine(img, M, (w, h)) + + if np.random.randint(2): + a=int(max(w, h)/5)+1 + pts1=np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]]) + pts2=np.float32([[0+random.randint(-a, a), 0+random.randint(-a, a)], [w-random.randint(-a, a), 0+random.randint(-a, a)], [0+random.randint(-a, a), h-random.randint(-a, a)], [w-random.randint(-a, a), h-random.randint(-a, a)]]) + M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) + img=cv2.warpPerspective(img, M, (w, h)) + + if np.random.randint(2): + r=random.randint(0, 5) + h2=int(h*0.9) + w2=int(w*0.9) + if r==0: + img=img[0:w2, 0:h2] + elif r==1: + img=img[w-w2:w, 0:h2] + elif r==2: + img=img[0:w2, h-h2:h] + elif r==3: + img=img[w-w2:w, h-h2:h] + img=cv2.resize(img, (h, w)) + + if np.random.randint(2): + r=random.randint(1, int(max(w, h)*0.15)) + img=img[r:w-r, r:h-r] + img=cv2.resize(img, (h, w)) + + if not np.random.randint(4): + t=np.empty((h, w, c) , dtype=np.float32) + for i in range(h): + for j in range(w): + for k in range(c): + t[i][j][k]=(i/h) + M=cv2.getRotationMatrix2D((int(w/2), int(h/2)), np.random.randint(4)*90, 1) + t=cv2.warpAffine(t, M, (w, h)) + img=(cv2.multiply((img/255).astype(np.float32), t)*255).astype(np.uint8) + + img=change_gamma(img, random.uniform(0.6, 1.0), -np.random.randint(50)) + + if not np.random.randint(4): + p=(15+np.random.randint(10))/100 + img=(img*p+50*(1-p)).astype(np.uint8)+np.random.randint(100) + + img=bruit(img) + + return img + +def create_lot_img(image, nbr, nbr_thread=None): + if nbr_thread is None: + nbr_thread=multiprocessing.cpu_count() + lot_original=np.repeat([image], nbr, axis=0) + with Pool(nbr_thread) as p: + lot_result=p.map(modif_img, lot_original) + p.close() + return lot_result diff --git a/Divers/tutoriel25-2/genere_fond.py b/Divers/tutoriel25-2/genere_fond.py new file mode 100644 index 0000000..957eb4b --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/genere_fond.py @@ -0,0 +1,40 @@ +import cv2 +import numpy as np +import random +import os +import common + +video="videos/France_Motorway.mp4" + +if not os.path.isdir(common.dir_images_sans_panneaux): + os.mkdir(common.dir_images_sans_panneaux) + +if not os.path.exists(video): + print("Vidéo non présente:", video) + quit() + +cap=cv2.VideoCapture(video) + +id=0 +nbr_image=100000 + +nbr_image_par_frame=int(100000/cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))+1 + +while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + h, w, c=frame.shape + + for cpt in range(nbr_image_par_frame): + x=random.randint(0, w-common.size) + y=random.randint(0, h-common.size) + img=frame[y:y+common.size, x:x+common.size] + cv2.imwrite(common.dir_images_sans_panneaux+"/{:d}.png".format(id), img) + id+=1 + if id==nbr_image: + quit() + + + + diff --git a/Divers/tutoriel25-2/genere_panneaux.py b/Divers/tutoriel25-2/genere_panneaux.py new file mode 100644 index 0000000..d5a9e41 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/genere_panneaux.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import cv2 +import common +import dataset + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux, common.size) + +tab_images=np.array([]).reshape(0, common.size, common.size, 3) +tab_labels=[] + +id=0 +for image in tab_image_panneau: + lot=dataset.create_lot_img(image, 1000) + tab_images=np.concatenate([tab_images, lot]) + tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.full(len(lot), id)]) + id+=1 + +tab_panneau=np.array(tab_panneau) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels).reshape([-1, 1]) + +tab_images, tab_labels=shuffle(tab_images, tab_labels) + +for i in range(len(tab_images)): + cv2.imshow("panneau", tab_images[i]) + print("label", tab_labels[i], "panneau", tab_panneau[int(tab_labels[i])]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel25-2/houghcircles.py b/Divers/tutoriel25-2/houghcircles.py new file mode 100644 index 0000000..cedf264 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/houghcircles.py @@ -0,0 +1,36 @@ +import cv2 +import numpy as np + +param1=30 +param2=55 +dp=1.0 + +cap=cv2.VideoCapture(0) + +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp, 20, param1=param1, param2=param2, minRadius=10, maxRadius=50) + if circles is not None: + circles=np.around(circles).astype(np.int32) + for i in circles[0, :]: + if i[2]!=0: + cv2.circle(frame, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 4) + cv2.putText(frame, "[i|k]dp: {:4.2f} [o|l]param1: {:d} [p|m]param2: {:d}".format(dp, param1, param2), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (255, 0, 0), 1) + cv2.imshow("Video", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('i'): + dp=min(10, dp+0.1) + if key==ord('k'): + dp=max(0.1, dp-0.1) + if key==ord('o'): + param1=min(255, param1+1) + if key==ord('l'): + param1=max(1, param1-1) + if key==ord('p'): + param2=min(255, param2+1) + if key==ord('m'): + param2=max(1, param2-1) +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel25-2/lire_panneau.py b/Divers/tutoriel25-2/lire_panneau.py new file mode 100644 index 0000000..741d42a --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/lire_panneau.py @@ -0,0 +1,70 @@ +import tensorflow as tf +import cv2 +import os +import numpy as np +import random +import common + +th1=30 +th2=55 + +video_dir="dashcam Cedric" + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux) + +model_is_panneau=common.is_panneau_model() +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_is_panneau=model_is_panneau) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training_is_panneau/")) + +model_panneau=common.panneau_model(len(tab_panneau)) +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_panneau=model_panneau) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training_panneau/")) + +l=os.listdir(video_dir) +random.shuffle(l) + +for video in l: + if not video.endswith("mp4"): + continue + cap=cv2.VideoCapture(video_dir+"/"+video) + + print("video:", video) + id_panneau=-1 + while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + break + f_w, f_h, f_c=frame.shape + frame=cv2.resize(frame, (int(f_h/1.5), int(f_w/1.5))) + + image=frame[200:400, 700:1000] + cv2.rectangle(frame, (700, 200), (1000, 400), (255, 255, 255), 1) + gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=th1, param2=th2, minRadius=5, maxRadius=45) + if circles is not None: + circles=np.int16(np.around(circles)) + for i in circles[0,:]: + if i[2]!=0: + panneau=cv2.resize(image[max(0, i[1]-i[2]):i[1]+i[2], max(0, i[0]-i[2]):i[0]+i[2]], (common.size, common.size))/255 + cv2.imshow("panneau", panneau) + prediction=model_is_panneau(np.array([panneau]), training=False) + print("prediction", prediction) + if prediction[0][0]>0.9: + prediction=model_panneau(np.array([panneau]), training=False) + id_panneau=np.argmax(prediction[0]) + print("panneau", prediction, id_panneau, tab_panneau[id_panneau]) + w, h, c=tab_image_panneau[id_panneau].shape + if id_panneau!=-1: + frame[0:h, 0:w, :]=tab_image_panneau[id_panneau] + cv2.putText(frame, "fichier:"+video, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow("Video", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + if key==ord('f'): + break + +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel25-2/train_is_panneau.py b/Divers/tutoriel25-2/train_is_panneau.py new file mode 100644 index 0000000..8eea4ec --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/train_is_panneau.py @@ -0,0 +1,135 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +from sklearn.model_selection import train_test_split +import cv2 +import os +import common +import time +import dataset + +batch_size=64 +nbr_entrainement=20 + +tab_images=np.array([]).reshape(0, common.size, common.size, 3) + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux, common.size) + +if not os.path.exists(common.dir_images_autres_panneaux): + quit("Le repertoire d'image n'existe pas: {}".format(common.dir_images_autres_panneaux)) + +if not os.path.exists(common.dir_images_sans_panneaux): + quit("Le repertoire d'image n'existe pas:".format(common.dir_images_sans_panneaux)) + +nbr=0 +for image in tab_image_panneau: + lot=dataset.create_lot_img(image, 12000) + tab_images=np.concatenate([tab_images, lot]) + nbr+=len(lot) + +tab_labels=np.full(nbr, 1) + +print("Image panneaux:", nbr) + +files=os.listdir(common.dir_images_autres_panneaux) +if files is None: + quit("Le repertoire d'image est vide:".format(common.dir_images_autres_panneaux)) + +nbr=0 +for file in files: + if file.endswith("png"): + path=os.path.join(common.dir_images_autres_panneaux, file) + image=cv2.resize(cv2.imread(path), (common.size, common.size), cv2.INTER_LANCZOS4) + lot=dataset.create_lot_img(image, 700) + tab_images=np.concatenate([tab_images, lot]) + nbr+=len(lot) + +tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.full(nbr, 0)]) + +print("Image autres panneaux:", nbr) + +nbr_np=int(len(tab_images)/2) +print("nbr_np", nbr_np) + +id=1 +nbr=0 +tab=[] +for cpt in range(nbr_np): + file=common.dir_images_sans_panneaux+"/{:d}.png".format(id) + if not os.path.isfile(file): + break + image=cv2.resize(cv2.imread(file), (common.size, common.size)) + tab.append(image) + id+=1 + nbr+=1 + +tab_images=np.concatenate([tab_images, tab]) +tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.full(nbr, 0)]) +print("Image sans panneaux:", nbr) + +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32).reshape([-1, 1]) + +tab_images, tab_labels=shuffle(tab_images, tab_labels) +train_images, test_images, train_labels, test_labels=train_test_split(tab_images, tab_labels, test_size=0.10) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels)).batch(batch_size) + +print("train_images", len(train_images)) +print("test_images", len(test_images)) +print("nbr panneau", len(np.where(train_labels==0.)[1]), train_labels.shape) + +@tf.function +def train_step(images, labels): + with tf.GradientTape() as tape: + predictions=model_is_panneau(images) + loss=loss_object(labels, predictions) + gradients=tape.gradient(loss, model_is_panneau.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model_is_panneau.trainable_variables)) + train_loss(loss) + train_accuracy(labels, predictions) + +def train(train_ds, nbr_entrainement): + for entrainement in range(nbr_entrainement): + start=time.time() + for images, labels in train_ds: + train_step(images, labels) + message='Entrainement {:04d}, loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(entrainement+1, + train_loss.result(), + train_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + train_loss.reset_states() + train_accuracy.reset_states() + test(test_ds) + +def test(test_ds): + start=time.time() + for test_images, test_labels in test_ds: + predictions=model_is_panneau(test_images) + t_loss=loss_object(test_labels, predictions) + test_loss(t_loss) + test_accuracy(test_labels, predictions) + message=' >>> Test: loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(test_loss.result(), + test_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + test_loss.reset_states() + test_accuracy.reset_states() + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() +loss_object=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +train_accuracy=tf.keras.metrics.BinaryAccuracy() +test_loss=tf.keras.metrics.Mean() +test_accuracy=tf.keras.metrics.BinaryAccuracy() +model_is_panneau=common.is_panneau_model() +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_is_panneau=model_is_panneau) + +print("Entrainement") +train(train_ds, nbr_entrainement) +test(test_ds) + +checkpoint.save(file_prefix="./training_is_panneau/is_panneau") diff --git a/Divers/tutoriel25-2/train_panneau.py b/Divers/tutoriel25-2/train_panneau.py new file mode 100644 index 0000000..55bed31 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-2/train_panneau.py @@ -0,0 +1,95 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +from sklearn.model_selection import train_test_split +import cv2 +import os +import time +import common +import dataset + +batch_size=128 +nbr_entrainement=20 + +tab_images=np.array([]).reshape(0, common.size, common.size, 3) +tab_labels=[] + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux, common.size) + +id=0 +for image in tab_image_panneau: + lot=dataset.create_lot_img(image, 12000) + tab_images=np.concatenate((tab_images, lot)) + tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.full(len(lot), id)]) + id+=1 + +tab_panneau=np.array(tab_panneau) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32).reshape([-1, 1]) + +train_images, test_images, train_labels, test_labels=train_test_split(tab_images, tab_labels, test_size=0.10) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels)).batch(batch_size) + +print("train_images", len(train_images)) +print("test_images", len(test_images)) + +@tf.function +def train_step(images, labels): + with tf.GradientTape() as tape: + predictions=model_panneau(images) + loss=loss_object(labels, predictions) + gradients=tape.gradient(loss, model_panneau.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model_panneau.trainable_variables)) + train_loss(loss) + train_accuracy(labels, predictions) + +def train(train_ds, nbr_entrainement): + for entrainement in range(nbr_entrainement): + start=time.time() + for images, labels in train_ds: + train_step(images, labels) + message='Entrainement {:04d}: loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(entrainement+1, + train_loss.result(), + train_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + train_loss.reset_states() + train_accuracy.reset_states() + test(test_ds) + +def test(test_ds): + start=time.time() + for test_images, test_labels in test_ds: + predictions=model_panneau(test_images) + t_loss=loss_object(test_labels, predictions) + test_loss(t_loss) + test_accuracy(test_labels, predictions) + message=' >>> Test: loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(test_loss.result(), + test_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + test_loss.reset_states() + test_accuracy.reset_states() + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() +loss_object=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +train_accuracy=tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy() +test_loss=tf.keras.metrics.Mean() +test_accuracy=tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy() +model_panneau=common.panneau_model(len(tab_panneau)) +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_panneau=model_panneau) + +print("Entrainement") +train(train_ds, nbr_entrainement) +checkpoint.save(file_prefix="./training_panneau/panneau") + +for i in range(len(test_images)): + prediction=model_panneau(np.array([test_images[i]])) + print("prediction", prediction, tab_panneau[np.argmax(prediction[0])]) + cv2.imshow("image", test_images[i]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break diff --git a/Divers/tutoriel25-3/README.md b/Divers/tutoriel25-3/README.md new file mode 100644 index 0000000..9988744 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/README.md @@ -0,0 +1,8 @@ +# Tutoriel 25 +## Lecture des panneaux de limitation de vitesse + +Les vidéos de ce tutoriel sont disponibles aux adresses suivantes:
+partie 1: https://www.youtube.com/watch?v=PvD5POjXw8Q
+partie 2: https://www.youtube.com/watch?v=TYDi0SNCUr0
+partie 3: https://www.youtube.com/watch?v=fBysd-Y17Tw + diff --git a/Divers/tutoriel25-3/common.py b/Divers/tutoriel25-3/common.py new file mode 100644 index 0000000..bbfb542 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/common.py @@ -0,0 +1,67 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import os +import cv2 + +size=42 +dir_images_panneaux="images_panneaux" +dir_images_autres_panneaux="images_autres_panneaux" +dir_images_sans_panneaux="images_sans_panneaux" + +def panneau_model(nbr_classes): + model=tf.keras.Sequential() + + model.add(layers.Input(shape=(size, size, 3), dtype='float32')) + + model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.2)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.Conv2D(128, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.2)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) + + model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.3)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.Conv2D(256, 3, strides=1)) + model.add(layers.Dropout(0.4)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Activation('relu')) + + model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)) + + model.add(layers.Flatten()) + model.add(layers.Dense(512, activation='relu')) + model.add(layers.Dropout(0.5)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Dense(nbr_classes, activation='sigmoid')) + + return model + +def lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size=None): + tab_panneau=[] + tab_image_panneau=[] + + if not os.path.exists(dir_images_panneaux): + quit("Le repertoire d'image n'existe pas: {}".format(dir_images_panneaux)) + + files=os.listdir(dir_images_panneaux) + if files is None: + quit("Le repertoire d'image est vide: {}".format(dir_images_panneaux)) + + for file in sorted(files): + if file.endswith("png"): + tab_panneau.append(file.split(".")[0]) + image=cv2.imread(dir_images_panneaux+"/"+file) + if size is not None: + image=cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4) + tab_image_panneau.append(image) + + return tab_panneau, tab_image_panneau diff --git a/Divers/tutoriel25-3/dataset.py b/Divers/tutoriel25-3/dataset.py new file mode 100644 index 0000000..a339036 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/dataset.py @@ -0,0 +1,82 @@ +import numpy as np +import cv2 +from multiprocessing import Pool +import multiprocessing +import random + +def bruit(image_orig): + h, w, c=image_orig.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image_orig+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def change_gamma(image, alpha=1.0, beta=0.0): + return np.clip(alpha*image+beta, 0, 255).astype(np.uint8) + +def modif_img(img): + h, w, c=img.shape + + r_color=[np.random.randint(255), np.random.randint(255), np.random.randint(255)] + img=np.where(img==[142, 142, 142], r_color, img).astype(np.uint8) + + if np.random.randint(3): + k_max=3 + kernel_blur=np.random.randint(k_max)*2+1 + img=cv2.GaussianBlur(img, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + + M=cv2.getRotationMatrix2D((int(w/2), int(h/2)), random.randint(-10, 10), 1) + img=cv2.warpAffine(img, M, (w, h)) + + if np.random.randint(2): + a=int(max(w, h)/5)+1 + pts1=np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]]) + pts2=np.float32([[0+random.randint(-a, a), 0+random.randint(-a, a)], [w-random.randint(-a, a), 0+random.randint(-a, a)], [0+random.randint(-a, a), h-random.randint(-a, a)], [w-random.randint(-a, a), h-random.randint(-a, a)]]) + M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) + img=cv2.warpPerspective(img, M, (w, h)) + + if np.random.randint(2): + r=random.randint(0, 5) + h2=int(h*0.9) + w2=int(w*0.9) + if r==0: + img=img[0:w2, 0:h2] + elif r==1: + img=img[w-w2:w, 0:h2] + elif r==2: + img=img[0:w2, h-h2:h] + elif r==3: + img=img[w-w2:w, h-h2:h] + img=cv2.resize(img, (h, w)) + + if np.random.randint(2): + r=random.randint(1, int(max(w, h)*0.15)) + img=img[r:w-r, r:h-r] + img=cv2.resize(img, (h, w)) + + if not np.random.randint(4): + t=np.empty((h, w, c) , dtype=np.float32) + for i in range(h): + for j in range(w): + for k in range(c): + t[i][j][k]=(i/h) + M=cv2.getRotationMatrix2D((int(w/2), int(h/2)), np.random.randint(4)*90, 1) + t=cv2.warpAffine(t, M, (w, h)) + img=(cv2.multiply((img/255).astype(np.float32), t)*255).astype(np.uint8) + + img=change_gamma(img, random.uniform(0.6, 1.0), -np.random.randint(50)) + + if not np.random.randint(4): + p=(15+np.random.randint(10))/100 + img=(img*p+50*(1-p)).astype(np.uint8)+np.random.randint(100) + + img=bruit(img) + + return img + +def create_lot_img(image, nbr, nbr_thread=None): + if nbr_thread is None: + nbr_thread=multiprocessing.cpu_count() + lot_original=np.repeat([image], nbr, axis=0) + with Pool(nbr_thread) as p: + lot_result=p.map(modif_img, lot_original) + p.close() + return lot_result diff --git a/Divers/tutoriel25-3/genere_fond.py b/Divers/tutoriel25-3/genere_fond.py new file mode 100644 index 0000000..957eb4b --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/genere_fond.py @@ -0,0 +1,40 @@ +import cv2 +import numpy as np +import random +import os +import common + +video="videos/France_Motorway.mp4" + +if not os.path.isdir(common.dir_images_sans_panneaux): + os.mkdir(common.dir_images_sans_panneaux) + +if not os.path.exists(video): + print("Vidéo non présente:", video) + quit() + +cap=cv2.VideoCapture(video) + +id=0 +nbr_image=100000 + +nbr_image_par_frame=int(100000/cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))+1 + +while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + h, w, c=frame.shape + + for cpt in range(nbr_image_par_frame): + x=random.randint(0, w-common.size) + y=random.randint(0, h-common.size) + img=frame[y:y+common.size, x:x+common.size] + cv2.imwrite(common.dir_images_sans_panneaux+"/{:d}.png".format(id), img) + id+=1 + if id==nbr_image: + quit() + + + + diff --git a/Divers/tutoriel25-3/genere_panneaux.py b/Divers/tutoriel25-3/genere_panneaux.py new file mode 100644 index 0000000..d5a9e41 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/genere_panneaux.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import cv2 +import common +import dataset + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux, common.size) + +tab_images=np.array([]).reshape(0, common.size, common.size, 3) +tab_labels=[] + +id=0 +for image in tab_image_panneau: + lot=dataset.create_lot_img(image, 1000) + tab_images=np.concatenate([tab_images, lot]) + tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.full(len(lot), id)]) + id+=1 + +tab_panneau=np.array(tab_panneau) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels).reshape([-1, 1]) + +tab_images, tab_labels=shuffle(tab_images, tab_labels) + +for i in range(len(tab_images)): + cv2.imshow("panneau", tab_images[i]) + print("label", tab_labels[i], "panneau", tab_panneau[int(tab_labels[i])]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel25-3/lire_panneau.py b/Divers/tutoriel25-3/lire_panneau.py new file mode 100644 index 0000000..56fb05c --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/lire_panneau.py @@ -0,0 +1,69 @@ +import tensorflow as tf +import cv2 +import os +import numpy as np +import random +import common + +th1=30 +th2=55 + +video_dir="d:/dashcam Cedric" + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux) + +model_panneau=common.panneau_model(len(tab_panneau)) +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_panneau=model_panneau) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training_panneau/")) + +l=os.listdir(video_dir) +random.shuffle(l) + +for video in l: + if not video.endswith("mp4"): + continue + cap=cv2.VideoCapture(video_dir+"/"+video) + + print("video:", video) + id_panneau=-1 + while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + break + f_w, f_h, f_c=frame.shape + frame=cv2.resize(frame, (int(f_h/1.5), int(f_w/1.5))) + + image=frame[200:400, 700:1000] + cv2.rectangle(frame, (700, 200), (1000, 400), (255, 255, 255), 1) + + gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + + circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=th1, param2=th2, minRadius=5, maxRadius=45) + if circles is not None: + circles=np.int16(np.around(circles)) + for i in circles[0,:]: + if i[2]!=0: + panneau=cv2.resize(image[max(0, i[1]-i[2]):i[1]+i[2], max(0, i[0]-i[2]):i[0]+i[2]], (common.size, common.size))/255 + cv2.imshow("panneau", panneau) + prediction=model_panneau(np.array([panneau]), training=False) + print("Prediction:", prediction) + if np.any(np.greater(prediction[0], 0.6)): + id_panneau=np.argmax(prediction[0]) + print(" -> C'est un panneau:", tab_panneau[id_panneau], "KM/H") + w, h, c=tab_image_panneau[id_panneau].shape + else: + print(" -> Ce n'est pas un panneau") + if id_panneau!=-1: + frame[0:h, 0:w, :]=tab_image_panneau[id_panneau] + cv2.putText(frame, "fichier:"+video, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow("Video", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + if key==ord('f'): + break + +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel25-3/train_panneau.py b/Divers/tutoriel25-3/train_panneau.py new file mode 100644 index 0000000..07bd5e5 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25-3/train_panneau.py @@ -0,0 +1,140 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +from sklearn.model_selection import train_test_split +import cv2 +import os +import time +import common +import dataset + +batch_size=128 +nbr_entrainement=20 + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux, common.size) + +tab_images=np.array([]).reshape(0, common.size, common.size, 3) +tab_labels=np.array([]).reshape(0, len(tab_image_panneau)) + +id=0 +for image in tab_image_panneau: + lot=dataset.create_lot_img(image, 12000) + tab_images=np.concatenate((tab_images, lot)) + tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.repeat([np.eye(len(tab_image_panneau))[id]], len(lot), axis=0)]) + id+=1 + + +files=os.listdir(common.dir_images_autres_panneaux) +if files is None: + quit("Le repertoire d'image est vide:".format(common.dir_images_autres_panneaux)) + +nbr=0 +for file in files: + if file.endswith("png"): + path=os.path.join(common.dir_images_autres_panneaux, file) + image=cv2.resize(cv2.imread(path), (common.size, common.size), cv2.INTER_LANCZOS4) + lot=dataset.create_lot_img(image, 700) + tab_images=np.concatenate([tab_images, lot]) + nbr+=len(lot) + +tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.repeat([np.full(len(tab_image_panneau), 0)], nbr, axis=0)]) + +nbr_np=int(len(tab_images)/2) + +id=1 +nbr=0 +tab=[] +for cpt in range(nbr_np): + file=common.dir_images_sans_panneaux+"/{:d}.png".format(id) + if not os.path.isfile(file): + break + image=cv2.resize(cv2.imread(file), (common.size, common.size)) + tab.append(image) + id+=1 + nbr+=1 + +tab_images=np.concatenate([tab_images, tab]) +tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.repeat([np.full(len(tab_image_panneau), 0)], nbr, axis=0)]) + +tab_panneau=np.array(tab_panneau) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) #.reshape([-1, 1]) + +train_images, test_images, train_labels, test_labels=train_test_split(tab_images, tab_labels, test_size=0.10) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels)).batch(batch_size) + +print("train_images", len(train_images)) +print("test_images", len(test_images)) + +@tf.function +def train_step(images, labels): + with tf.GradientTape() as tape: + predictions=model_panneau(images) + loss=my_loss(labels, predictions) + gradients=tape.gradient(loss, model_panneau.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model_panneau.trainable_variables)) + train_loss(loss) + train_accuracy(labels, predictions) + +def train(train_ds, nbr_entrainement): + for entrainement in range(nbr_entrainement): + start=time.time() + for images, labels in train_ds: + train_step(images, labels) + message='Entrainement {:04d}: loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(entrainement+1, + train_loss.result(), + train_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + train_loss.reset_states() + train_accuracy.reset_states() + test(test_ds) + +def my_loss(labels, preds): + labels_reshape=tf.reshape(labels, (-1, 1)) + preds_reshape=tf.reshape(preds, (-1, 1)) + result=loss_object(labels_reshape, preds_reshape) + return result + +def test(test_ds): + start=time.time() + for test_images, test_labels in test_ds: + predictions=model_panneau(test_images) + t_loss=my_loss(test_labels, predictions) + test_loss(t_loss) + test_accuracy(test_labels, predictions) + message=' >>> Test: loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(test_loss.result(), + test_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + test_loss.reset_states() + test_accuracy.reset_states() + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() +loss_object=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +train_accuracy=tf.keras.metrics.BinaryAccuracy() +test_loss=tf.keras.metrics.Mean() +test_accuracy=tf.keras.metrics.BinaryAccuracy() +model_panneau=common.panneau_model(len(tab_panneau)) +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model_panneau=model_panneau) + +print("Entrainement") +train(train_ds, nbr_entrainement) +checkpoint.save(file_prefix="./training_panneau/panneau") + +quit() + +for i in range(len(test_images)): + prediction=model_panneau(np.array([test_images[i]])) + print("prediction", prediction[0]) + if np.sum(prediction[0])<0.6: + print("Ce n'est pas un panneau") + else: + print("C'est un panneau:", tab_panneau[np.argmax(prediction[0])]) + cv2.imshow("image", test_images[i]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break diff --git a/Divers/tutoriel25/README.md b/Divers/tutoriel25/README.md new file mode 100644 index 0000000..9988744 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25/README.md @@ -0,0 +1,8 @@ +# Tutoriel 25 +## Lecture des panneaux de limitation de vitesse + +Les vidéos de ce tutoriel sont disponibles aux adresses suivantes:
+partie 1: https://www.youtube.com/watch?v=PvD5POjXw8Q
+partie 2: https://www.youtube.com/watch?v=TYDi0SNCUr0
+partie 3: https://www.youtube.com/watch?v=fBysd-Y17Tw + diff --git a/Divers/tutoriel25/common.py b/Divers/tutoriel25/common.py new file mode 100644 index 0000000..ff84059 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25/common.py @@ -0,0 +1,30 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import os +import cv2 + +size=42 +dir_images_panneaux="images_panneaux" +dir_images_autres_panneaux="images_autres_panneaux" +dir_images_sans_panneaux="images_sans_panneaux" + +def lire_images_panneaux(dir_images_panneaux, size=None): + tab_panneau=[] + tab_image_panneau=[] + + if not os.path.exists(dir_images_panneaux): + quit("Le repertoire d'image n'existe pas: {}".format(dir_images_panneaux)) + + files=os.listdir(dir_images_panneaux) + if files is None: + quit("Le repertoire d'image est vide: {}".format(dir_images_panneaux)) + + for file in sorted(files): + if file.endswith("png"): + tab_panneau.append(file.split(".")[0]) + image=cv2.imread(dir_images_panneaux+"/"+file) + if size is not None: + image=cv2.resize(image, (size, size), cv2.INTER_LANCZOS4) + tab_image_panneau.append(image) + + return tab_panneau, tab_image_panneau diff --git a/Divers/tutoriel25/dataset.py b/Divers/tutoriel25/dataset.py new file mode 100644 index 0000000..a339036 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25/dataset.py @@ -0,0 +1,82 @@ +import numpy as np +import cv2 +from multiprocessing import Pool +import multiprocessing +import random + +def bruit(image_orig): + h, w, c=image_orig.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image_orig+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def change_gamma(image, alpha=1.0, beta=0.0): + return np.clip(alpha*image+beta, 0, 255).astype(np.uint8) + +def modif_img(img): + h, w, c=img.shape + + r_color=[np.random.randint(255), np.random.randint(255), np.random.randint(255)] + img=np.where(img==[142, 142, 142], r_color, img).astype(np.uint8) + + if np.random.randint(3): + k_max=3 + kernel_blur=np.random.randint(k_max)*2+1 + img=cv2.GaussianBlur(img, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + + M=cv2.getRotationMatrix2D((int(w/2), int(h/2)), random.randint(-10, 10), 1) + img=cv2.warpAffine(img, M, (w, h)) + + if np.random.randint(2): + a=int(max(w, h)/5)+1 + pts1=np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]]) + pts2=np.float32([[0+random.randint(-a, a), 0+random.randint(-a, a)], [w-random.randint(-a, a), 0+random.randint(-a, a)], [0+random.randint(-a, a), h-random.randint(-a, a)], [w-random.randint(-a, a), h-random.randint(-a, a)]]) + M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) + img=cv2.warpPerspective(img, M, (w, h)) + + if np.random.randint(2): + r=random.randint(0, 5) + h2=int(h*0.9) + w2=int(w*0.9) + if r==0: + img=img[0:w2, 0:h2] + elif r==1: + img=img[w-w2:w, 0:h2] + elif r==2: + img=img[0:w2, h-h2:h] + elif r==3: + img=img[w-w2:w, h-h2:h] + img=cv2.resize(img, (h, w)) + + if np.random.randint(2): + r=random.randint(1, int(max(w, h)*0.15)) + img=img[r:w-r, r:h-r] + img=cv2.resize(img, (h, w)) + + if not np.random.randint(4): + t=np.empty((h, w, c) , dtype=np.float32) + for i in range(h): + for j in range(w): + for k in range(c): + t[i][j][k]=(i/h) + M=cv2.getRotationMatrix2D((int(w/2), int(h/2)), np.random.randint(4)*90, 1) + t=cv2.warpAffine(t, M, (w, h)) + img=(cv2.multiply((img/255).astype(np.float32), t)*255).astype(np.uint8) + + img=change_gamma(img, random.uniform(0.6, 1.0), -np.random.randint(50)) + + if not np.random.randint(4): + p=(15+np.random.randint(10))/100 + img=(img*p+50*(1-p)).astype(np.uint8)+np.random.randint(100) + + img=bruit(img) + + return img + +def create_lot_img(image, nbr, nbr_thread=None): + if nbr_thread is None: + nbr_thread=multiprocessing.cpu_count() + lot_original=np.repeat([image], nbr, axis=0) + with Pool(nbr_thread) as p: + lot_result=p.map(modif_img, lot_original) + p.close() + return lot_result diff --git a/Divers/tutoriel25/extract_panneau.py b/Divers/tutoriel25/extract_panneau.py new file mode 100644 index 0000000..0feebff --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25/extract_panneau.py @@ -0,0 +1,46 @@ +import cv2 +import os +import numpy as np +import random +import common + +video_dir="D:\dashcam Cedric" + +l=os.listdir(video_dir) + +for video in l: + if not video.endswith("mp4"): + continue + cap=cv2.VideoCapture(video_dir+"/"+video) + + print("video:", video) + while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + break + f_w, f_h, f_c=frame.shape + frame=cv2.resize(frame, (int(f_h/1.5), int(f_w/1.5))) + + image=frame[200:400, 700:1000] + cv2.rectangle(frame, (700, 200), (1000, 400), (255, 255, 255), 1) + + gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=30, param2=60, minRadius=5, maxRadius=45) + if circles is not None: + circles=np.int16(np.around(circles)) + for i in circles[0,:]: + if i[2]!=0: + panneau=cv2.resize(image[max(0, i[1]-i[2]):i[1]+i[2], max(0, i[0]-i[2]):i[0]+i[2]], (common.size, common.size))/255 + cv2.imshow("panneau", panneau) + cv2.putText(frame, "fichier:"+video, (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow("Video", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + if key==ord('f'): + break + +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel25/genere_panneaux.py b/Divers/tutoriel25/genere_panneaux.py new file mode 100644 index 0000000..d5a9e41 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25/genere_panneaux.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import cv2 +import common +import dataset + +tab_panneau, tab_image_panneau=common.lire_images_panneaux(common.dir_images_panneaux, common.size) + +tab_images=np.array([]).reshape(0, common.size, common.size, 3) +tab_labels=[] + +id=0 +for image in tab_image_panneau: + lot=dataset.create_lot_img(image, 1000) + tab_images=np.concatenate([tab_images, lot]) + tab_labels=np.concatenate([tab_labels, np.full(len(lot), id)]) + id+=1 + +tab_panneau=np.array(tab_panneau) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels).reshape([-1, 1]) + +tab_images, tab_labels=shuffle(tab_images, tab_labels) + +for i in range(len(tab_images)): + cv2.imshow("panneau", tab_images[i]) + print("label", tab_labels[i], "panneau", tab_panneau[int(tab_labels[i])]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel25/houghcircles.py b/Divers/tutoriel25/houghcircles.py new file mode 100644 index 0000000..cedf264 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel25/houghcircles.py @@ -0,0 +1,36 @@ +import cv2 +import numpy as np + +param1=30 +param2=55 +dp=1.0 + +cap=cv2.VideoCapture(0) + +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + circles=cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp, 20, param1=param1, param2=param2, minRadius=10, maxRadius=50) + if circles is not None: + circles=np.around(circles).astype(np.int32) + for i in circles[0, :]: + if i[2]!=0: + cv2.circle(frame, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 4) + cv2.putText(frame, "[i|k]dp: {:4.2f} [o|l]param1: {:d} [p|m]param2: {:d}".format(dp, param1, param2), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (255, 0, 0), 1) + cv2.imshow("Video", frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('i'): + dp=min(10, dp+0.1) + if key==ord('k'): + dp=max(0.1, dp-0.1) + if key==ord('o'): + param1=min(255, param1+1) + if key==ord('l'): + param1=max(1, param1-1) + if key==ord('p'): + param2=min(255, param2+1) + if key==ord('m'): + param2=max(1, param2-1) +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel29/README.md b/Divers/tutoriel29/README.md new file mode 100644 index 0000000..648d8a7 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel29/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel 29 +## Segmentation d'image avec l'algorithme des K-moyennes + +La vidéo de ce tutoriel est disponible l'adresse suivante:
+https://www.youtube.com/watch?v=ytii3XvapRY + + diff --git a/Divers/tutoriel29/ishihara.py b/Divers/tutoriel29/ishihara.py new file mode 100644 index 0000000..e44f607 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel29/ishihara.py @@ -0,0 +1,46 @@ +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt +from sklearn.cluster import KMeans +import cv2 +import glob + +k=2 +ESPACE="HSV" +CH=[0, 2] +size=200 + +for image in glob.glob('.\images\*.png'): + print("Image:", image) + + # Lecture et affichage de l'image + img=cv2.imread(image) + img=cv2.resize(img, (size, size)) + cv2.imshow("image", img) + + # Changement d'espace colorimétrique + img=cv2.cvtColor(img, eval("cv2.COLOR_BGR2"+ESPACE)) + X=img[:, :, CH].reshape(img.shape[0]*img.shape[1], len(CH)) + + # Graph 2D des couches A et B + if len(CH)==2: + plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=3)#, marker='+') + plt.show() + + # Algorithme K moyennes + kmeans=KMeans(n_clusters=k) + #kmeans.fit(X) + pred=kmeans.fit_predict(X) + + # Graph 2D des couches A et B après utilisation de l'algorithme K moyennes + if len(CH)==2: + plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=pred, s=3) #10, marker='+') + plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=50, c='red') + plt.show() + + # Affichage du résultat + pred=pred.reshape(img.shape[0], img.shape[1]) + pred=pred/(k-1) + cv2.imshow("kmeans", pred) + + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break diff --git a/Divers/tutoriel29/ishihara2.py b/Divers/tutoriel29/ishihara2.py new file mode 100644 index 0000000..f04cbc2 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel29/ishihara2.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt +from sklearn.cluster import KMeans +import cv2 +import sys +import glob + +min_clusters=2 +max_clusters=4 +ESPACES=["YCrCb", "HSV", "LAB"] +COUCHES=[[1], [0, 2], [1, 2]] +size=200 + +for image in glob.glob('.\images\*.png'): + print("Image: {} ".format(image), end='') + tab=np.zeros([(len(ESPACES))*size, (max_clusters-min_clusters+1)*size], dtype=np.float32) + img=cv2.imread(image) + cv2.imshow("image", cv2.resize(img, (2*size, 2*size))) + img=cv2.resize(img, (size, size)) + + for index in range(len(ESPACES)): + img2=cv2.cvtColor(img, eval("cv2.COLOR_BGR2"+ESPACES[index])) + X=img2[:, :, COUCHES[index]].reshape(img2.shape[0]*img2.shape[1], len(COUCHES[index])) + for k in range(min_clusters, max_clusters+1): + sys.stdout.write('.') + sys.stdout.flush() + kmeans=KMeans(n_clusters=k) + pred=kmeans.fit_predict(X) + pred=pred.reshape(img2.shape[0], img2.shape[1]) + pred=pred/(k-1) + tab[index*size:(index+1)*size, (k-min_clusters)*size:(k-min_clusters)*size+size]=pred + sys.stdout.write('\n') + cv2.imshow("kmeans", tab) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break diff --git a/Divers/tutoriel31/README.md b/Divers/tutoriel31/README.md new file mode 100644 index 0000000..56daf60 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel31/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel 31 +## K-moyennes: coefficient silhouette + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=H_AW_lwvdDk + diff --git a/Divers/tutoriel31/silouhette.py b/Divers/tutoriel31/silouhette.py new file mode 100644 index 0000000..1544e50 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel31/silouhette.py @@ -0,0 +1,42 @@ +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt +from matplotlib.figure import Figure +from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvas +from sklearn.cluster import KMeans +from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs +import cv2 + +cluster_std=1.30 +n_samples=300 +X, y=make_blobs(n_samples=n_samples, centers=5, cluster_std=cluster_std) + +fig, (ax1, ax2)=plt.subplots(1, 2) +canvas=FigureCanvas(fig) +fig.set_size_inches(11, 6) + +k=2 +while 1: + ax1.cla() + ax1.scatter(X[:,0], X[:,1], marker='+', c="#FF0000") + + kmeans=KMeans(n_clusters=k) + pred_y=kmeans.fit_predict(X) + + ax2.cla() + ax2.scatter(X[:,0], X[:,1], c=pred_y, marker='+') + ax2.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=50, c='#0000FF') + canvas.draw() + + img=np.array(canvas.renderer.buffer_rgba()) + cv2.putText(img, "Nbr cluster={:02d} [p|m] nbr clusters [r] reset [q] quit".format(k), (250, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 0, 255), 2) + + cv2.imshow("plot", img) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('p'): + k=min(99, k+1) + if key==ord('m'): + k=max(2, k-1) + if key==ord('r'): + X, y=make_blobs(n_samples=n_samples, centers=5, cluster_std=cluster_std) + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel31/silouhette2.py b/Divers/tutoriel31/silouhette2.py new file mode 100644 index 0000000..381403b --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel31/silouhette2.py @@ -0,0 +1,43 @@ +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt +from matplotlib.figure import Figure +from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvas +from sklearn.cluster import KMeans +from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs +import cv2 +import glob + +k=5 +cluster_std=1.30 +n_samples=300 +X, y=make_blobs(n_samples=n_samples, centers=k, cluster_std=cluster_std) + +fig, (ax1, ax2)=plt.subplots(1, 2) +canvas=FigureCanvas(fig) +fig.set_size_inches(10, 6) + +while 1: + ax1.cla() + ax1.scatter(X[:,0], X[:,1], marker='+', c="#FF0000") + ax1.set_title('Données') + + wcss=[] + for i in range(1, 11): + kmeans=KMeans(n_clusters=i) + kmeans.fit(X) + wcss.append(kmeans.inertia_) + + ax2.cla() + ax2.plot(range(1, 11), wcss, c="#FF0000") + ax2.set_title('WCSS pour "elbow method"') + + canvas.draw() + img=np.array(canvas.renderer.buffer_rgba()) + cv2.putText(img, "[r] reset [q] quit".format(k), (450, 40), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 0, 255), 2) + + cv2.imshow("plot", img) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('r'): + X, y=make_blobs(n_samples=n_samples, centers=k, cluster_std=cluster_std) + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel31/silouhette3.py b/Divers/tutoriel31/silouhette3.py new file mode 100644 index 0000000..5c61464 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel31/silouhette3.py @@ -0,0 +1,57 @@ +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt +from matplotlib.figure import Figure +from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvas +from sklearn.cluster import KMeans +from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs +from sklearn.metrics import silhouette_score +import cv2 +import glob + +k=5 +cluster_std=1.30 +n_samples=300 +fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4))=plt.subplots(2, 2) +canvas=FigureCanvas(fig) +fig.set_size_inches(12, 8) + +X, y=make_blobs(n_samples=n_samples, centers=k, cluster_std=cluster_std) + +while 1: + ax1.cla() + ax1.plot(X[:,0], X[:,1], "+", c="#FF0000") + ax1.set_title('Données') + + wcss=[] + tab_silhouette=[] + for i in range(2, 11): + kmeans=KMeans(n_clusters=i) + cluster_labels=kmeans.fit_predict(X) + wcss.append(kmeans.inertia_) + tab_silhouette.append(silhouette_score(X, cluster_labels)) + + ax2.cla() + ax2.plot(range(2, 11), wcss, c="#FF0000") + ax2.set_title('WCSS pour "elbow method"') + + ax3.cla() + ax3.plot(range(2, 11), tab_silhouette, c="#FF0000") + ax3.set_title('Coefficient silhouette') + + kmeans=KMeans(n_clusters=np.argmax(tab_silhouette)+2) + pred_y=kmeans.fit_predict(X) + ax4.cla() + ax4.scatter(X[:,0], X[:,1], c=pred_y, marker='+') + ax4.set_title('Données + centre clusters') + ax4.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], s=100, c="#0000FF") + + canvas.draw() + img=np.array(canvas.renderer.buffer_rgba()) + cv2.putText(img, "[r] reset [q] quit".format(k), (450, 40), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (0, 0, 255), 2) + + cv2.imshow("plot", img) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('r'): + X, y=make_blobs(n_samples=n_samples, centers=k, cluster_std=cluster_std) + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel36-2/KalmanFilter.py b/Divers/tutoriel36-2/KalmanFilter.py new file mode 100644 index 0000000..2786c11 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36-2/KalmanFilter.py @@ -0,0 +1,115 @@ +import numpy as np + +class KalmanFilter(object): + def __init__(self, dt, point, box): + self.dt=dt + + # Vecteur d'etat initial + self.E=np.matrix([[point[0]], [point[1]], [0], [0], [box[0]], [box[1]]]) + + # Matrice de transition + self.A=np.matrix([[1, 0, self.dt, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, self.dt, 0, 0], + [0, 0, 1, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 1, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 1]]) + + # Matrice d'observation, on observe que x et y + self.H=np.matrix([[1, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 1]]) + + v=1E-5 + #v=1 + self.Q=np.matrix([[v, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, v, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, v, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, v, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, v, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, v]]) + + v=1E-5 + #v=1 + self.R=np.matrix([[v, 0, 0, 0], + [0, v, 0, 0], + [0, 0, v, 0], + [0, 0, 0, v]]) + + self.P=np.eye(self.A.shape[1]) + + def predict(self): + self.E=np.dot(self.A, self.E) + # Calcul de la covariance de l'erreur + self.P=np.dot(np.dot(self.A, self.P), self.A.T)+self.Q + return self.E + + def update(self, z): + # Calcul du gain de Kalman + S=np.dot(self.H, np.dot(self.P, self.H.T))+self.R + K=np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S)) + + # Correction / innovation + self.E=np.round(self.E+np.dot(K, (z-np.dot(self.H, self.E)))) + I=np.eye(self.H.shape[1]) + self.P=(I-(K*self.H))*self.P + + return self.E + +class KalmanFilter_old(object): + def __init__(self, dt, point, box): + self.dt=dt + + # Vecteur d'etat initial + self.E=np.matrix([[point[0]], [point[1]], [0], [0], [box[0]], [box[1]], [0], [0]]) + + # Matrice de transition + self.A=np.matrix([[1, 0, self.dt, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, self.dt, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 1, 0, self.dt, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, self.dt], + [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]) + + # Matrice d'observation, on observe que x et y + self.H=np.matrix([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]]) + + self.Q=np.matrix([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]) + + self.R=np.matrix([[1, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, 0], + [0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 1]]) + + self.P=np.eye(self.A.shape[1]) + + def predict(self): + self.E=np.dot(self.A, self.E) + # Calcul de la covariance de l'erreur + self.P=np.dot(np.dot(self.A, self.P), self.A.T)+self.Q + return self.E + + def update(self, z): + # Calcul du gain de Kalman + S=np.dot(self.H, np.dot(self.P, self.H.T))+self.R + K=np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S)) + + # Correction / innovation + self.E=np.round(self.E+np.dot(K, (z-np.dot(self.H, self.E)))) + I=np.eye(self.H.shape[1]) + self.P=(I-(K*self.H))*self.P + + return self.E diff --git a/Divers/tutoriel36-2/README.md b/Divers/tutoriel36-2/README.md new file mode 100644 index 0000000..b56f42e --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36-2/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Tutoriel 36 +## Filtre de Kalman partie 2 + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=pR0TAFWnDdU diff --git a/Divers/tutoriel36-2/affiche_video_label.py b/Divers/tutoriel36-2/affiche_video_label.py new file mode 100644 index 0000000..fc0c3fb --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36-2/affiche_video_label.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import cv2 +import numpy as np +from numpy import genfromtxt +import os +import glob + +datasets="2DMOT2015Labels/train/" +dataset="PETS09-S2L1" + +dir_images=datasets+"/"+dataset+"/img1/" +fichier_label=datasets+"/"+dataset+"/gt/gt.txt" + +if not os.path.exists(fichier_label): + print("Le fichier de label n'existe pas ...", fichier) + quit() + +data=genfromtxt(fichier_label, delimiter=',') +id_frame=0 +id_objet=0 + +for image in glob.glob(dir_images+"*.jpg"): + frame=cv2.imread(image) + + mask=data[:, 0]==id_frame + for d in data[mask, :]: + cv2.rectangle(frame, (int(d[2]), int(d[3])), (int(d[2]+d[4]), int(d[3]+d[5])), (0, 255, 0), 2) + + cv2.imshow("frame", frame) + + key=cv2.waitKey(70)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + id_frame+=1 diff --git a/Divers/tutoriel36-2/suivi_multiple.py b/Divers/tutoriel36-2/suivi_multiple.py new file mode 100644 index 0000000..a642653 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36-2/suivi_multiple.py @@ -0,0 +1,180 @@ +import cv2 +import numpy as np +from numpy import genfromtxt +from KalmanFilter import KalmanFilter +import math +import os +import glob + +datasets="2DMOT2015Labels/train" +dataset="PETS09-S2L1" + +distance_mini=500 +rectangle=0 +trace=0 + +dir_images=datasets+"/"+dataset+"/img1/" +fichier_label=datasets+"/"+dataset+"/gt/gt.txt" + +if not os.path.exists(dir_images): + print("Le repertoire n'existe pas ...", dir_images) + quit() + +if not os.path.exists(fichier_label): + print("Le fichier de label n'existe pas ...", fichier) + quit() + +objets_points=[] +objets_id=[] +objets_KF=[] +objets_historique=[] + +def distance(point, liste_points): + distances=[] + for p in liste_points: + distances.append(np.sum(np.power(p-np.expand_dims(point, axis=-1), 2))) + return distances + +def trace_historique(tab_points, longueur, couleur=(0, 255, 255)): + historique=np.array(tab_points) + nbr_point=len(historique) + longueur=min(nbr_point, longueur) + for i in range(nbr_point-1, nbr_point-longueur, -1): + cv2.line(frame, + (historique[i-1, 0], historique[i-1, 1]), + (historique[i, 0], historique[i, 1]), + couleur, + 2) + +data=genfromtxt(fichier_label, delimiter=',') +id_frame=0 +id_objet=0 + +start=0 +for image in glob.glob(dir_images+"*.jpg"): + frame=cv2.imread(image) + + # Prediction de l'ensemble des objets + affichage + for id_obj in range(len(objets_points)): + etat=objets_KF[id_obj].predict() + etat=np.array(etat, dtype=np.int32) + objets_points[id_obj]=np.array([etat[0], etat[1], etat[4], etat[5]]) + objets_historique[id_obj].append([etat[0], etat[1]]) + cv2.circle(frame, (etat[0], etat[1]), 5, (0, 0, 255), 2) + if rectangle: + cv2.rectangle(frame, + (int(etat[0]-etat[4]/2), int(etat[1]-etat[5]/2)), + (int(etat[0]+etat[4]/2), int(etat[1]+etat[5]/2)), + (0, 0, 255), + 2) + cv2.arrowedLine(frame, + (etat[0], etat[1]), + (etat[0]+3*etat[2], etat[1]+3*etat[3]), + color=(0, 0, 255), + thickness=2, + tipLength=0.2) + cv2.putText(frame, + "ID{:d}".format(objets_id[id_obj]), + (int(etat[0]-etat[4]/2), int(etat[1]-etat[5]/2)), + cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, + 1.5, + (255, 0, 0), + 2) + + if trace: + trace_historique(objets_historique[id_obj], 42) + + # Permet de suivre l'ID 0 avec une flèche + if objets_id[id_obj]==0: + cv2.arrowedLine(frame, + (etat[0], int(etat[1]-etat[5]/2-80)), + (etat[0], int(etat[1]-etat[5]/2-30)), + color=(0, 0, 255), + thickness=5, + tipLength=0.2) + + # Récupération des objets de la frame concernée + mask=data[:, 0]==id_frame + + # Affichage des données (rectangle) du detecteur + points=[] + for d in data[mask, :]: + #if np.random.randint(2): + if rectangle: + cv2.rectangle(frame, (int(d[2]), int(d[3])), (int(d[2]+d[4]), int(d[3]+d[5])), (0, 255, 0), 2) + xm=int(d[2]+d[4]/2) + ym=int(d[3]+d[5]/2) + cv2.circle(frame, (xm, ym), 2, (0, 255, 0), 2) + points.append([xm, ym, int(d[4]), int(d[5])]) + + # calcul des distances + nouveaux_objets=np.ones((len(points))) + tab_distances=[] + if len(objets_points): + for point_id in range(len(points)): + distances=distance(points[point_id], objets_points) + tab_distances.append(distances) + + tab_distances=np.array(tab_distances) + sorted_distances=np.sort(tab_distances, axis=None) + + for d in sorted_distances: + if d>distance_mini: + break + id1, id2=np.where(tab_distances==d) + if not len(id1) or not len(id2): + continue + tab_distances[id1, :]=distance_mini+1 + tab_distances[:, id2]=distance_mini+1 + objets_KF[id2[0]].update(np.expand_dims(points[id1[0]], axis=-1)) + nouveaux_objets[id1]=0 + + # Création du filtre de Kalman pour les nouveaux objets + for point_id in range(len(points)): + if nouveaux_objets[point_id]: + print("NOUVEAU", points[point_id]) + objets_points.append(points[point_id]) + objets_KF.append(KalmanFilter(0.5, [points[point_id][0], points[point_id][1]], [points[point_id][2], points[point_id][3]])) + objets_id.append(id_objet) + objets_historique.append([]) + id_objet+=1 + + # Nettoyage ... + tab_id=[] + for id_point in range(len(objets_points)): + if int(objets_points[id_point][0])<-100 or \ + int(objets_points[id_point][1])<-100 or \ + objets_points[id_point][0]>frame.shape[1]+100 or \ + objets_points[id_point][1]>frame.shape[0]+100: + print("SUPPRESSION", objets_points[id_point]) + tab_id.append(id_point) + + for index in sorted(tab_id, reverse=True): + del objets_points[index] + del objets_KF[index] + del objets_id[index] + del objets_historique[index] + + cv2.rectangle(frame, (0, 0), (frame.shape[1], 30), (100, 100, 100), cv2.FILLED) + message="Frame: {:03d} Nbr personne: {:d} nbr filtre: {:d} [r]Rectangle: {:3} [t]Trace: {:3}".format(id_frame, + len(points), + len(objets_points), + "ON" if rectangle else "OFF", + "ON" if trace else "OFF") + cv2.putText(frame, + message, + (20, 20), + cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, + 1, + (255, 255, 255), + 1) + + cv2.imshow("frame", frame) + key=cv2.waitKey(70)&0xFF + if key==ord('r'): + rectangle=not rectangle + if key==ord('t'): + trace=not trace + if key==ord('q'): + quit() + id_frame+=1 diff --git a/Divers/tutoriel36/Detector.py b/Divers/tutoriel36/Detector.py new file mode 100644 index 0000000..7ecb589 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36/Detector.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import numpy as np +import cv2 + +lo=np.array([80, 50, 50]) +hi=np.array([100, 255, 255]) + +def detect_inrange(image, surface): + points=[] + image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=2) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=2) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + elements=sorted(elements, key=lambda x:cv2.contourArea(x), reverse=True) + for element in elements: + if cv2.contourArea(element)>surface: + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(element) + points.append(np.array([int(x), int(y)])) + else: + break + + return points, mask + +def detect_visage(image): + face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") + points=[] + gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3) + for x, y, w, h in face: + points.append(np.array([int(x+w/2), int(y+h/2)])) + + return points, None diff --git a/Divers/tutoriel36/KalmanFilter.py b/Divers/tutoriel36/KalmanFilter.py new file mode 100644 index 0000000..b227bdc --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36/KalmanFilter.py @@ -0,0 +1,46 @@ +import numpy as np + +class KalmanFilter(object): + def __init__(self, dt, point): + self.dt=dt + + # Vecteur d'etat initial + self.E=np.matrix([[point[0]], [point[1]], [0], [0]]) + + # Matrice de transition + self.A=np.matrix([[1, 0, self.dt, 0], + [0, 1, 0, self.dt], + [0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 1]]) + + # Matrice d'observation, on observe que x et y + self.H=np.matrix([[1, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, 0]]) + + self.Q=np.matrix([[1, 0, 0, 0], + [0, 1, 0, 0], + [0, 0, 1, 0], + [0, 0, 0, 1]]) + + self.R=np.matrix([[1, 0], + [0, 1]]) + + self.P=np.eye(self.A.shape[1]) + + def predict(self): + self.E=np.dot(self.A, self.E) + # Calcul de la covariance de l'erreur + self.P=np.dot(np.dot(self.A, self.P), self.A.T)+self.Q + return self.E + + def update(self, z): + # Calcul du gain de Kalman + S=np.dot(self.H, np.dot(self.P, self.H.T))+self.R + K=np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S)) + + # Correction / innovation + self.E=np.round(self.E+np.dot(K, (z-np.dot(self.H, self.E)))) + I=np.eye(self.H.shape[1]) + self.P=(I-(K*self.H))*self.P + + return self.E diff --git a/Divers/tutoriel36/README.md b/Divers/tutoriel36/README.md new file mode 100644 index 0000000..3cf1e2c --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel 36 +## Filtre de Kalman + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=IT4i_ooQDDM + diff --git a/Divers/tutoriel36/haarcascade_frontalface_alt2.xml b/Divers/tutoriel36/haarcascade_frontalface_alt2.xml new file mode 100644 index 0000000..b49cf5d --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36/haarcascade_frontalface_alt2.xml @@ -0,0 +1,20719 @@ + + + +BOOST + HAAR + 20 + 20 + + 109 + + 0 + 20 + + <_> + 3 + 3.5069230198860168e-01 + + <_> + + 0 1 0 4.3272329494357109e-03 -1 -2 1 1.3076160103082657e-02 + + 3.8381900638341904e-02 8.9652568101882935e-01 + 2.6293140649795532e-01 + <_> + + 0 1 2 5.2434601821005344e-04 -1 -2 3 4.4573000632226467e-03 + + 1.0216630250215530e-01 1.2384019792079926e-01 + 6.9103831052780151e-01 + <_> + + 1 0 4 -9.2708261217921972e-04 -1 -2 5 3.3989109215326607e-04 + + 1.9536970555782318e-01 2.1014410257339478e-01 + 8.2586747407913208e-01 + <_> + 9 + 3.4721779823303223e+00 + + <_> + + 0 1 6 2.3025739938020706e-03 -1 -2 7 4.4174338690936565e-03 + + 1.0183759778738022e-01 8.2190579175949097e-01 + 1.9565549492835999e-01 + <_> + + 0 1 8 2.2203210741281509e-02 -1 -2 9 -1.7283110355492681e-04 + + 2.2054070234298706e-01 7.3263257741928101e-02 + 5.9314841032028198e-01 + <_> + + 0 1 10 4.3567270040512085e-03 -1 -2 11 + -2.6032889727503061e-03 + + 1.8441149592399597e-01 4.0322139859199524e-01 + 8.0665212869644165e-01 + <_> + + 0 1 12 1.7309630056843162e-03 -1 -2 13 + -7.8146401792764664e-03 + + 2.5483280420303345e-01 6.0570698976516724e-01 + 2.7790638804435730e-01 + <_> + + 0 1 14 -8.7343417108058929e-03 -1 -2 15 + 9.4522320432588458e-04 + + 2.8899800777435303e-01 7.6165872812271118e-01 + 3.4956431388854980e-01 + <_> + + 1 0 16 4.9414858222007751e-02 -1 -2 17 + 4.4891750440001488e-03 + + 8.1516528129577637e-01 2.8087830543518066e-01 + 6.0277748107910156e-01 + <_> + + 1 0 18 6.0313619673252106e-02 -1 -2 19 + -1.0762850288301706e-03 + + 7.6075017452239990e-01 4.4440358877182007e-01 + 1.4373120665550232e-01 + <_> + + 1 0 20 -9.5083238556981087e-03 -1 -2 21 + 7.6601309701800346e-03 + + 5.3181701898574829e-01 5.4110521078109741e-01 + 2.1806870400905609e-01 + <_> + + 1 0 22 7.6467678882181644e-03 -1 -2 23 + -8.4662932204082608e-04 + + 1.1589600145816803e-01 2.3406790196895599e-01 + 5.9903818368911743e-01 + <_> + 14 + 5.9844889640808105e+00 + + <_> + + 1 0 24 -4.8506218008697033e-03 -1 -2 25 + -4.6141650527715683e-03 + + 1.8054960668087006e-01 2.1778939664363861e-01 + 8.0182367563247681e-01 + <_> + + 0 1 26 -2.4301309604197741e-03 -1 -2 27 + 4.1787960799410939e-04 + + 1.1413549631834030e-01 1.2030939757823944e-01 + 6.1085307598114014e-01 + <_> + + 0 1 28 1.0010929545387626e-03 -1 -2 29 + 1.0577100329101086e-03 + + 2.0799599587917328e-01 3.3020541071891785e-01 + 7.5110942125320435e-01 + <_> + + 1 0 30 1.2376549420878291e-03 -1 -2 31 + 3.5315038985572755e-04 + + 2.7682220935821533e-01 1.6682930290699005e-01 + 5.8294767141342163e-01 + <_> + + 0 1 32 -1.1953660286962986e-02 -1 -2 33 + 1.4182999730110168e-03 + + 1.5087880194187164e-01 4.3912279605865479e-01 + 7.6465952396392822e-01 + <_> + + 1 0 34 3.4642980899661779e-03 -1 -2 35 + -1.4948950149118900e-02 + + 2.6515561342239380e-01 2.2980530560016632e-01 + 5.4421657323837280e-01 + <_> + + 1 0 36 -1.0506849503144622e-03 -1 -2 37 + -4.0782918222248554e-03 + + 3.6228439211845398e-01 2.6012599468231201e-01 + 7.2336578369140625e-01 + <_> + + 0 1 38 5.4242828628048301e-04 -1 -2 39 + -7.3204059153795242e-03 + + 3.8496789336204529e-01 2.9655128717422485e-01 + 5.4803091287612915e-01 + <_> + + 0 1 40 1.1421289527788758e-03 -1 -2 41 + 1.1783400550484657e-03 + + 4.1047701239585876e-01 7.2390240430831909e-01 + 2.7872839570045471e-01 + <_> + + 0 1 42 4.4077109545469284e-02 -1 -2 43 + 3.7900090683251619e-03 + + 5.6405162811279297e-01 5.9475481510162354e-01 + 3.3120200037956238e-01 + <_> + + 0 1 44 -2.4291418958455324e-03 -1 -2 45 + 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<_> + 16 9 3 1 -1. + <_> + 17 9 1 1 3. + <_> + + <_> + 6 4 14 9 -1. + <_> + 6 7 14 3 3. + <_> + + <_> + 8 11 2 4 -1. + <_> + 8 13 2 2 2. + <_> + + <_> + 5 9 6 8 -1. + <_> + 5 9 3 4 2. + <_> + 8 13 3 4 2. + <_> + + <_> + 5 11 4 4 -1. + <_> + 5 13 4 2 2. + <_> + + <_> + 7 14 1 3 -1. + <_> + 7 15 1 1 3. + <_> + + <_> + 9 10 3 1 -1. + <_> + 10 10 1 1 3. + <_> + + <_> + 4 8 2 4 -1. + <_> + 4 8 1 2 2. + <_> + 5 10 1 2 2. + <_> + + <_> + 14 6 2 5 -1. + <_> + 15 6 1 5 2. + <_> + + <_> + 13 7 6 7 -1. + <_> + 15 7 2 7 3. + <_> + + <_> + 15 6 4 7 -1. + <_> + 17 6 2 7 2. + <_> + + <_> + 9 11 6 5 -1. + <_> + 11 11 2 5 3. + <_> + + <_> + 0 8 20 4 -1. + <_> + 10 8 10 4 2. + <_> + + <_> + 1 2 8 14 -1. + <_> + 1 2 4 7 2. + <_> + 5 9 4 7 2. + <_> + + <_> + 10 13 3 1 -1. + <_> + 11 13 1 1 3. + <_> + + <_> + 7 0 6 4 -1. + <_> + 9 0 2 4 3. + <_> + + <_> + 7 14 6 2 -1. + <_> + 7 14 3 1 2. + <_> + 10 15 3 1 2. + diff --git a/Divers/tutoriel36/selectionne_couleur.py b/Divers/tutoriel36/selectionne_couleur.py new file mode 100644 index 0000000..cf6bd0f --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36/selectionne_couleur.py @@ -0,0 +1,65 @@ +import cv2 +import numpy as np + +def souris(event, x, y, flags, param): + global lo, hi, color + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + color=image[y, x][0] + if event==cv2.EVENT_MOUSEWHEEL: + if flags<0: + if color>5: + color-=1 + else: + if color<250: + color+=1 + lo[0]=color-15 + hi[0]=color+15 + +color=90 +S=50 +V=50 +lo=np.array([color-5, S, V]) +hi=np.array([color+5, 255,255]) +color_info=(0, 255, 0) +cap=cv2.VideoCapture(0) +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', souris) +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=2) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=8) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), radius)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if radius>10: + cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, color_info, 10) + cv2.line(frame, (int(x), int(y)), (int(x)+150, int(y)), color_info, 2) + cv2.putText(frame, "Objet !!!", (int(x)+10, int(y) -10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + + cv2.rectangle(frame, (0, 0), (frame.shape[1], 30), (100, 100, 100), cv2.FILLED) + cv2.putText(frame, "[Souris]Couleur: {:d} [o|l] S:{:d} [p|m] V{:d}".format(color, S, V), (5, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('Mask', mask) + + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + V=min(255, V+1) + lo=np.array([color-5, S, V]) + if key==ord('m'): + V=max(1, V-1) + lo=np.array([color-5, S, V]) + if key==ord('o'): + S=min(255, S+1) + lo=np.array([color-5, S, V]) + if key==ord('l'): + S=max(1, S-1) + lo=np.array([color-5, S, V]) + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Divers/tutoriel36/suivi.py b/Divers/tutoriel36/suivi.py new file mode 100644 index 0000000..a85c811 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel36/suivi.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import cv2 +from Detector import detect_inrange, detect_visage +from KalmanFilter import KalmanFilter +import numpy as np + +VideoCap=cv2.VideoCapture(0) + +KF=KalmanFilter(0.1, [0, 0]) + +while(True): + ret, frame=VideoCap.read() + + points, mask=detect_inrange(frame, 800) + #points, mask=detect_visage(frame) + + etat=KF.predict().astype(np.int32) + + cv2.circle(frame, (int(etat[0]), int(etat[1])), 2, (0, 255, 0), 5) + cv2.arrowedLine(frame, + (etat[0], etat[1]), (etat[0]+etat[2], etat[1]+etat[3]), + color=(0, 255, 0), + thickness=3, + tipLength=0.2) + if (len(points)>0): + cv2.circle(frame, (points[0][0], points[0][1]), 10, (0, 0, 255), 2) + KF.update(np.expand_dims(points[0], axis=-1)) + + cv2.imshow('image', frame) + if mask is not None: + cv2.imshow('mask', mask) + + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + VideoCap.release() + cv2.destroyAllWindows() + break diff --git a/Divers/tutoriel37/README.md b/Divers/tutoriel37/README.md new file mode 100644 index 0000000..4f6d343 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel37/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel 37 +## Local Binary Pattern + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=zUdEaE8Kpac + + diff --git a/Divers/tutoriel37/camera.py b/Divers/tutoriel37/camera.py new file mode 100644 index 0000000..969ee37 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel37/camera.py @@ -0,0 +1,82 @@ +from skimage import feature +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import cv2 + +method_distance=[cv2.HISTCMP_CORREL, + cv2.HISTCMP_CHISQR, + cv2.HISTCMP_INTERSECT, + cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA, + cv2.HISTCMP_HELLINGER, + cv2.HISTCMP_CHISQR_ALT, + cv2.HISTCMP_KL_DIV] + +method_lbp=['default', + 'ror', + 'uniform', + 'var'] + +cap=cv2.VideoCapture(0) +numPoints=24 +radius=3 +image_ref=None + +width=320 +height=240 + +windowsize_r=30 +windowsize_c=30 + +rows=int(height/windowsize_r) +cols=int(width/windowsize_c) + +tab_score=np.empty((rows, cols), dtype=np.float32) +id_method_distance=6 +id_method_lbp=2 +seuil=0.3 + +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.resize(frame, (width, height)) + + if image_ref is not None: + gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + for r in range(rows): + for c in range(cols): + window=gray[r*windowsize_r:(r+1)*windowsize_r, c*windowsize_c:(c+1)*windowsize_c] + lbp=feature.local_binary_pattern(window, numPoints, radius, method=method_lbp[id_method_lbp]) + hist, _=np.histogram(lbp, normed=True, bins=numPoints, range=(0, numPoints)) + score=cv2.compareHist(hist.astype(np.float32), hist_ref.astype(np.float32), method_distance[id_method_distance]) + tab_score[r, c]=score + + if image_ref is not None: + tab_score2=np.zeros_like(tab_score) + tab_score2[tab_score>>", "{}.jpg".format(texture)) + image=cv2.imread("{}.jpg".format(texture), 0) + if image is None: + quit("Probleme image...") + lbp=feature.local_binary_pattern(image, numPoints, radius, method=method_lbp[id_method_lbp]) + hist_ref, _=np.histogram(lbp, normed=True, density=True, bins=2**numPoints, range=(0, 2**numPoints)) + tab_images.append(image) + tab_hist.append(hist_ref) + +for fichier in glob.glob("textures/*.jpg"): + print("Lecture de", fichier) + frame=cv2.imread(fichier) + + if frame is None: + print("Probleme image ...") + continue + + cv2.imshow("Image", frame) + + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + tab_distance=[] + for id in range(len(tab_hist)): + h=tab_hist[id] + lbp=feature.local_binary_pattern(gray, numPoints, radius, method=method_lbp[id_method_lbp]) + hist, _=np.histogram(lbp, normed=True, density=True, bins=2**numPoints, range=(0, 2**numPoints)) + score=cv2.compareHist(hist.astype(np.float32), h.astype(np.float32), method_distance[id_method_distance]) + tab_distance.append(score) + print(" score {:10}: {:2.6f}".format(textures[id], score)) + + tab_distance=np.array(tab_distance) + print(" -> texture:", textures[np.argmin(tab_distance)]) + + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel37/lbp.py b/Divers/tutoriel37/lbp.py new file mode 100644 index 0000000..49d5fa0 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel37/lbp.py @@ -0,0 +1,41 @@ +from skimage import feature +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import cv2 + +method_lbp=['default', + 'ror', + 'uniform', + 'var'] + +cap=cv2.VideoCapture(0) +numPoints=24 +radius=3 +id_method_lbp=0 + +while True: + ret, frame=cap.read() + + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + lbp=feature.local_binary_pattern(image, numPoints, radius, method=method_lbp[id_method_lbp]) + + cv2.rectangle(frame, (0, 0), (frame.shape[1], 30), (100, 100, 100), cv2.FILLED) + txt="[q] Quit [o|l]numPoints:{:d} [i|k]rayon:{:d} [m] Methode: {}".format(numPoints, radius, method_lbp[id_method_lbp]) + cv2.putText(frame, txt, (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 255), 1) + + cv2.imshow("Image", frame) + cv2.imshow("LBP", lbp/np.max(lbp)) + + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('m'): + id_method_lbp=(id_method_lbp+1)%len(method_lbp) + if key==ord('i'): + radius=radius+1 + if key==ord('k'): + radius=max(3, radius-1) + if key==ord('o'): + numPoints=numPoints+1 + if key==ord('l'): + numPoints=max(3, numPoints-1) + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel37/lbp_hist.py b/Divers/tutoriel37/lbp_hist.py new file mode 100644 index 0000000..4b1a6ef --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel37/lbp_hist.py @@ -0,0 +1,27 @@ +from skimage import feature +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import cv2 +import glob + +numPoints=8 +radius=3 + +textures=['gazon', 'gravier', 'bois'] + +for texture in textures: + print(">>>", "{}.jpg".format(texture)) + image=cv2.imread("{}.jpg".format(texture), 0) + if image is None: + quit("Probleme image...") + lbp=feature.local_binary_pattern(image, numPoints, radius, method='default') + hist_ref, _=np.histogram(lbp, bins=2**numPoints, range=(0, 2**numPoints)) + + cv2.imshow("Image", image) + cv2.imshow("LBP", lbp) + plt.plot(hist_ref) + plt.show() + + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Divers/tutoriel39/README.md b/Divers/tutoriel39/README.md new file mode 100644 index 0000000..ab933e7 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel39/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel 39 +## RealSense sur Jetson Nano + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=RPZB2qE8Yp4 + + + diff --git a/Divers/tutoriel39/realsense.py b/Divers/tutoriel39/realsense.py new file mode 100644 index 0000000..8ff371f --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel39/realsense.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import pyrealsense2 as rs +import numpy as np +import cv2 + +lo=np.array([95, 100, 50]) +hi=np.array([105, 255, 255]) +color_infos=(0, 255, 255) + +pipeline=rs.pipeline() +config=rs.config() + +config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 15) +config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 15) + +align_to = rs.stream.color +align = rs.align(align_to) + +pipeline.start(config) + +while True: + + frames=pipeline.wait_for_frames() + + aligned_frames = align.process(frames) + + depth_frame=aligned_frames.get_depth_frame() + color_frame=aligned_frames.get_color_frame() + + if not depth_frame or not color_frame: + continue + + depth_image=np.array(depth_frame.get_data()) + color_image=np.array(color_frame.get_data()) + + depth_colormap=cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) + + cv2.imshow('RealSense1', depth_colormap) + + frame=color_image + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + image=cv2.blur(image, (7, 7)) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=4) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=4) + image2=cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if rayon>30: + cv2.circle(image2, (int(x), int(y)), int(rayon), color_infos, 2) + cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, color_infos, 10) + cv2.line(frame, (int(x), int(y)), (int(x)+150, int(y)), color_infos, 2) + print(">>>", depth_colormap[int(y), int(x)]) + dist=depth_frame.get_distance(int(x), int(y)) + if dist<1: + msg="{:2.0f} cm".format(dist*100) + else: + msg="{:4.2f} m".format(dist) + cv2.putText(frame, msg, (int(x)+10, int(y) -10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_infos, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow('Camera', frame) + + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + pipeline.stop() + quit() diff --git a/Divers/tutoriel41/README.md b/Divers/tutoriel41/README.md new file mode 100644 index 0000000..8f9fee7 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel41/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Tutoriel 41 +## Identification avec face_recognition + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=HHv_V2PkZGQ diff --git a/Divers/tutoriel41/identification.py b/Divers/tutoriel41/identification.py new file mode 100644 index 0000000..c7a6d32 --- /dev/null +++ b/Divers/tutoriel41/identification.py @@ -0,0 +1,120 @@ +import face_recognition +import cv2 +import numpy as np +import os +import time + +class identify: + font=cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX + color=(255, 255, 255) + + def __init__(self, entree, embedding_file, name_file, width_max=320, tolerance=0.5): + self.entree=entree + self.width_max=width_max + self.tolerance=tolerance + + if not os.path.exists(embedding_file): + print("Fichier", embedding_file, "non trouvé") + quit() + if not os.path.exists(name_file): + print("Fichier", name_file, "non trouvé") + quit() + self.known_face_encodings=np.load(embedding_file) + self.known_face_names=np.load(name_file) + + if entree.split(':')[0]=="https": + import pafy + video=pafy.new(entree) + video_mp4=video.getbest(preftype="mp4") + self.video_capture=cv2.VideoCapture(video_mp4.url) + elif entree=="csi": + self.video_capture=cv2.VideoCapture("nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)640, height=(int)480, format=(string)NV12, framerate=(fraction)15/1 ! nvvidconv flip-method=2 ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink"); + elif entree=="realsense": + import pyrealsense2 as rs + self.pipeline=rs.pipeline() + config=rs.config() + config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 15) + self.pipeline.start(config) + self.video_capture=None + elif entree.split(':')[0]=="file": + fichier=entree.split(':')[1] + if not os.path.exists(fichier): + print("Fichier", fichier, "non trouvé") + quit() + self.video_capture=cv2.VideoCapture(fichier) + else: + print("Entree inconnue") + quit() + + def read(self): + if self.video_capture is not None: + ret, self.frame=self.video_capture.read() + else: + while True: + frames=self.pipeline.wait_for_frames() + color_frame=frames.get_color_frame() + if not color_frame: + continue + break + self.frame=np.array(color_frame.get_data()) + + def analyse(self): + frame=self.frame + if frame.shape[1]>self.width_max: + self.ratio=self.width_max/frame.shape[1] + frame_to_analyse=cv2.resize(frame, (0, 0), fx=self.ratio, fy=self.ratio) + else: + self.ratio=1 + frame_to_analyse=frame + + self.face_locations=face_recognition.face_locations(frame_to_analyse) + face_encodings=face_recognition.face_encodings(frame_to_analyse, self.face_locations) + + self.face_names=[] + self.face_distances=[] + for face_encoding in face_encodings: + distances=face_recognition.face_distance(self.known_face_encodings, face_encoding) + if np.min(distances)20: + cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, color_infos, 10) + nbr+=1 + if nbr>nbr_old: + vehicule+=1 + nbr_old=nbr + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f} Seuil: {:d}".format(fps, seuil), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, color_infos, 1) + cv2.imshow('video', frame) + cv2.imshow('mask', mask) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + seuil+=1 + if key==ord('m'): + seuil-=1 + if key==ord('a'): + for cpt in range(20): + ret, frame=cap.read() + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel13/common.py b/OpenCV/tutoriel13/common.py new file mode 100644 index 0000000..bb84540 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel13/common.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import cv2 +import numpy as np + +def moyenne_image(video, nbr): + cap=cv2.VideoCapture(video) + tab_image=[] + for f in range(nbr): + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + break + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + tab_image.append(image) + tab_image=np.array(tab_image) + cap.release() + return np.mean(tab_image, axis=0) + +def calcul_mask(image, fond, seuil): + image=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + height, width=image.shape + mask=np.zeros([height, width], np.uint8) + image=image.astype(np.int32) + for y in range(height): + for x in range(width): + if abs(fond[y][x]-image[y][x])>seuil: + mask[y][x]=255 + kernel=np.ones((5, 5), np.uint8) + mask=cv2.erode(mask, kernel, iterations=1) + mask=cv2.dilate(mask, kernel, iterations=3) + return mask diff --git a/OpenCV/tutoriel13/compte.py b/OpenCV/tutoriel13/compte.py new file mode 100644 index 0000000..205c294 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel13/compte.py @@ -0,0 +1,52 @@ +import cv2 +import numpy as np +import common + +color_infos=(0, 0, 255) +xmin=90 +xmax=510 +ymin=315 +ymax=360 +video='autoroute.mp4' + +nbr_old=0 +vehicule=0 +seuil=10 + +fond=common.moyenne_image(video, 500) +fond=fond[ymin:ymax, xmin:xmax] +cv2.imshow('fond', fond.astype(np.uint8)) +fond=fond.astype(np.int32) +cap=cv2.VideoCapture(video) + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + mask=common.calcul_mask(frame[ymin:ymax, xmin:xmax], fond, seuil) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + nbr=0 + for e in elements: + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(e) + if rayon>20: + cv2.circle(frame, (int(x)+xmin, int(y)+ymin), 5, color_infos, 10) + nbr+=1 + if nbr>nbr_old: + vehicule+=1 + nbr_old=nbr + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f} Seuil: {:d}".format(fps, seuil), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, color_infos, 1) + cv2.rectangle(frame, (xmin, ymin), (xmax+120, ymax), (255, 0, 0), 5) + cv2.rectangle(frame, (xmax, ymin), (xmax+120, ymax), (255, 0, 0), cv2.FILLED) + cv2.putText(frame, "{:04d}".format(vehicule), (xmax+10, ymin+35), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 2, (255, 255, 255), 2) + cv2.imshow('video', frame) + cv2.imshow('mask', mask) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + seuil+=1 + if key==ord('m'): + seuil-=1 + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel13/compte_v2.py b/OpenCV/tutoriel13/compte_v2.py new file mode 100644 index 0000000..9c95e15 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel13/compte_v2.py @@ -0,0 +1,87 @@ +import cv2 +import numpy as np +import common + +color_infos=(0, 0, 255) + +ymin=315 +ymax=360 + +xmin1=110 +xmax1=190 + +xmin2=250 +xmax2=330 + +xmin3=380 +xmax3=460 + +video='autoroute.mp4' + +vehicule1=0 +vehicule2=0 +vehicule3=0 +seuil=10 +seuil2=100 + +fond=common.moyenne_image(video, 500) +fond=fond[ymin:ymax, xmin1:xmax3] +cv2.imshow('fond', fond.astype(np.uint8)) +fond=fond.astype(np.int32) +cap=cv2.VideoCapture(video) + +def calcul_mean(image): + height, width=image.shape + s=0 + for y in range(height): + for x in range(width): + s+=image[y][x] + return s/(height*width) + +old_1=0 +old_2=0 +old_3=0 +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + mask=common.calcul_mask(frame[ymin:ymax, xmin1:xmax3], fond, seuil) + + if calcul_mean(mask[0:ymax-ymin, 0:xmax1-xmin1])> seuil2: + if old_1==0: + vehicule1+=1 + old_1=1 + else: + old_1=0 + + if calcul_mean(mask[0:ymax-ymin, xmin2-xmin1:xmax2-xmin1])> seuil2: + if old_2==0: + vehicule2+=1 + old_2=1 + else: + old_2=0 + + if calcul_mean(mask[0:ymax-ymin, xmin3-xmin1:xmax3-xmin1])> seuil2: + if old_3==0: + vehicule3+=1 + old_3=1 + else: + old_3=0 + + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f} Seuil: {:d}".format(fps, seuil), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, color_infos, 1) + cv2.putText(frame, "{:04d} {:04d} {:04d}".format(vehicule1, vehicule2, vehicule3), (xmin1, ymin-10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 2, (255, 255, 255), 2) + cv2.rectangle(frame, (xmin1, ymin), (xmax1, ymax), (0, 0, 255) if old_1 else (255, 0, 0), 3) + cv2.rectangle(frame, (xmin2, ymin), (xmax2, ymax), (0, 0, 255) if old_2 else (255, 0, 0), 3) + cv2.rectangle(frame, (xmin3, ymin), (xmax3, ymax), (0, 0, 255) if old_3 else (255, 0, 0), 3) + cv2.imshow('video', frame) + cv2.imshow('mask', mask) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + seuil+=1 + if key==ord('m'): + seuil-=1 + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel13/moyenne.py b/OpenCV/tutoriel13/moyenne.py new file mode 100644 index 0000000..bd39fd3 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel13/moyenne.py @@ -0,0 +1,9 @@ +import cv2 +import numpy as np +import common + +image=common.moyenne_image('autoroute.mp4', 100) +cv2.imshow('fond', image.astype(np.uint8)) +cv2.waitKey() +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel14/README.md b/OpenCV/tutoriel14/README.md new file mode 100644 index 0000000..95ab3e3 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel14/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Détection de ligne avec Canny + +Vous devez récupérer une vidéo car je ne peux pas la mettre sur le github. + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=bCElBNENCy4 diff --git a/OpenCV/tutoriel14/canny.py b/OpenCV/tutoriel14/canny.py new file mode 100644 index 0000000..85c9399 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel14/canny.py @@ -0,0 +1,53 @@ +import cv2 +import numpy as np + +th1=75 +th2=150 +stop=0 +k=3 +cap=cv2.VideoCapture("autoroute.mp4") +while True: + if not stop: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + image=frame.copy() + + cv2.putText(image, "[u|j]th1: {:d} [i|k]th2: {:d} [y|h]blur: {:d}".format(th1, th2, k), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1) + cv2.putText(image, "[a]>> [s]stop [q]quit", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1) + cv2.imshow("image", image) + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + if k!=1: + gray=cv2.blur(gray, (k, k)) + gray_canny=cv2.Canny(gray, th1, th2) + cv2.imshow("blur", gray) + cv2.imshow("canny", gray_canny) + + if not stop: + key=cv2.waitKey(10)&0xFF + else: + key=cv2.waitKey() + image=frame.copy() + + if key==ord('q'): + break + if key==ord('y'): + k=min(255, k+2) + if key==ord('h'): + k=max(1, k-2) + if key==ord('u'): + th1=min(255, th1+1) + if key==ord('j'): + th1=max(0, th1-1) + if key==ord('i'): + th2=min(255, th2+1) + if key==ord('k'): + th2=max(0, th2-1) + if key==ord('s'): + stop=not stop + if key==ord('a'): + for cpt in range(200): + ret, frame=cap.read() + image=frame.copy() +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel14/franchissement_ligne.py b/OpenCV/tutoriel14/franchissement_ligne.py new file mode 100644 index 0000000..ff167cd --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel14/franchissement_ligne.py @@ -0,0 +1,145 @@ +import cv2 +import numpy as np +import time + +ymin=320 +ymax=321 +xmin1=80 +xmax1=170 +xmin2=410 +xmax2=500 + +def point(capteur): + s1=len(capteur)-1 + s2=len(capteur)-1 + for i in range(len(capteur)): + if capteur[i]!=0: + s1=i + break + if s1!=len(capteur)-1: + for i in range(len(capteur)-1, s1-1, -1): + if capteur[i]!=0: + s2=i + break + return int((s1+s2)/2) + return -1 + +s1_old=0 +s2_old=0 +s1=0 +s2=0 +s1_time=0 +s2_time=0 +th1=75 +th2=150 +stop=0 +k=1 +cap=cv2.VideoCapture("autoroute.mp4") +while True: + if not stop: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + image=frame.copy() + + gray1=cv2.cvtColor(image[ymin:ymax, xmin1:xmax1], cv2.COLOR_BGR2GRAY) + if k!=1: + gray1=cv2.blur(gray1, (k, k)) + capteur1=cv2.Canny(gray1, th1, th2) + + gray2=cv2.cvtColor(image[ymin:ymax, xmin2:xmax2], cv2.COLOR_BGR2GRAY) + if k!=1: + gray2=cv2.blur(gray2, (k, k)) + capteur2=cv2.Canny(gray2, th1, th2) + + cv2.rectangle(image, (xmin1, ymin), (xmax1, ymax), (0, 0, 255), 1) + cv2.rectangle(image, (xmin2, ymin), (xmax2, ymax), (0, 0, 255), 1) + + s1=point(capteur1[0]) + if s1!=-1: + cv2.circle(image, (s1+xmin1, ymin), 3, (0, 255, 0), 3) + s1_old=s1 + s1_time=time.time() + else: + if time.time()-s1_time<1: + cv2.circle(image, (s1_old+xmin1, ymin), 3, (100, 255, 255), 3) + s1=s1_old + else: + s1=-1 + + s2=point(capteur2[0]) + if s2!=-1: + cv2.circle(image, (s2+xmin2, ymin), 3, (0, 255, 0), 3) + s2_old=s2 + s2_time=time.time() + else: + if time.time()-s2_time<1: + cv2.circle(image, (s2_old+xmin2, ymin), 3, (100, 255, 255), 3) + s2=s2_old + else: + s2=-1 + + if s1!=-1 and s2!=-1: + s2_=abs(xmax2-xmin2-s2) + if abs(s2_-s1)>20: + c=(0, max(0, 255-10*int(abs(s1-s2_)/2)), min(255, 10*int(abs(s1-s2_)/2))) + cv2.circle(image, (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1, ymax-25), 5, c, 7) + cv2.arrowedLine(image, (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1, ymax-25), (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1+2*int((s1-s2_)/2), ymax-25), c, 3, tipLength=0.4) + else: + cv2.putText(image, "OK", (int((xmax2-xmin1)/2)+xmin1-15, ymax-16), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 0), 1) + + cv2.putText(image, "[u|j]th1: {:d} [i|k]th2: {:d} [y|h]blur: {:d}".format(th1, th2, k), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1) + cv2.putText(image, "[a]>> [s]stop [q]quit", (10, 70), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 255), 1) + cv2.imshow("image", image) + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + if k!=1: + gray=cv2.blur(gray, (k, k)) + cv2.imshow("blur", gray) + gray_canny=cv2.Canny(gray, th1, th2) + cv2.imshow("canny", gray_canny) + + if not stop: + key=cv2.waitKey(20)&0xFF + else: + key=cv2.waitKey() + image=frame.copy() + + if key==ord('q'): + break + if key==ord('m'): + ymin+=1 + ymax+=1 + if key==ord('p'): + ymin-=1 + ymax-=1 + if key==ord('o'): + xmin1+=1 + xmax1+=1 + xmin2+=1 + xmax2+=1 + if key==ord('l'): + xmin1-=1 + xmax1-=1 + xmin2-=1 + xmax2-=1 + if key==ord('y'): + k=min(255, k+2) + if key==ord('h'): + k=max(1, k-2) + if key==ord('u'): + th1=min(255, th1+1) + if key==ord('j'): + th1=max(0, th1-1) + if key==ord('i'): + th2=min(255, th2+1) + if key==ord('k'): + th2=max(0, th2-1) + if key==ord('s'): + stop=not stop + if key==ord('a'): + for cpt in range(200): + ret, frame=cap.read() + image=frame.copy() + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel14/gradient.py b/OpenCV/tutoriel14/gradient.py new file mode 100644 index 0000000..bdd6fc0 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel14/gradient.py @@ -0,0 +1,37 @@ +import cv2 +import numpy as np + +stop=0 +cap=cv2.VideoCapture("autoroute.mp4") +while True: + if not stop: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + image=frame.copy() + + cv2.imshow("image", image) + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + + grad_x=cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=5) + cv2.imshow("grad x", grad_x) + + grad_y=cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 0, 1, ksize=5) + cv2.imshow("grad y", grad_y) + + if not stop: + key=cv2.waitKey(10)&0xFF + else: + key=cv2.waitKey() + image=frame.copy() + + if key==ord('q'): + break + if key==ord('s'): + stop=not stop + if key==ord('a'): + for cpt in range(200): + ret, frame=cap.read() + image=frame.copy() +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel17/README.md b/OpenCV/tutoriel17/README.md new file mode 100644 index 0000000..a4cb882 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel17/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Détection de mouvement + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=731tP7t1BOc + diff --git a/OpenCV/tutoriel17/alarme.py b/OpenCV/tutoriel17/alarme.py new file mode 100644 index 0000000..b1c076c --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel17/alarme.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import os +import sys +import time +import numpy as np +import cv2 + +cap=cv2.VideoCapture("chien.mp4") # Mettre votre video ou webcam! + +kernel_blur=3 +seuil=15 +surface=6000 +ret, originale=cap.read() +if ret is False: + quit() +originale=cv2.cvtColor(originale, cv2.COLOR_BGR2GRAY) +originale=cv2.GaussianBlur(originale, (kernel_blur, kernel_blur), 0) +kernel_dilate=np.ones((5, 5), np.uint8) +alarme=0 +intrus=0 +while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray_blur=cv2.GaussianBlur(gray, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + mask=cv2.absdiff(originale, gray_blur) + mask=cv2.threshold(mask, seuil, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] + mask=cv2.dilate(mask, kernel_dilate, iterations=3) + contours, nada=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + frame_contour=frame.copy() + for c in contours: + if cv2.contourArea(c) 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + x,y,w,h=cv2.boundingRect(c) + cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2) + + cv2.imshow("Mask", mask) + cv2.putText(frame, "seuil[p|m]: {:d}".format(seuil), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0), 1) + + cv2.imshow("Camera", frame) + key=cv2.waitKey(1) + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('p'): + seuil=min(250, seuil+1) + if key==ord('m'): + seuil=max(1, seuil-1) + +video.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel21/calcBackProject2.py b/OpenCV/tutoriel21/calcBackProject2.py new file mode 100644 index 0000000..9bf9fcb --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel21/calcBackProject2.py @@ -0,0 +1,69 @@ +import cv2 +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt + +objet=0 +nbr_classes=180 +seuil=30 +v1=0 + +def click(event, x, y, flags, param): + global roi_hist, frame, objet + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + roi_x, roi_y, roi_w, roi_h=cv2.selectROI('ROI', frame, False, False) + roi=frame[roi_y: roi_y + roi_h, roi_x: roi_x + roi_w] + hsv_roi=cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) + roi_hist=cv2.calcHist([hsv_roi], [0, 1], None, [nbr_classes, 256], [0, nbr_classes, 0, 256]) + cv2.normalize(roi_hist[0, :], roi_hist[0, :], 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) + cv2.normalize(roi_hist[1, :], roi_hist[1, :], 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) + cv2.destroyWindow('ROI') + plt.clf() + plt.plot(roi_hist[0, :]) + plt.plot(roi_hist[1, :]) + plt.show(block=False) + plt.pause(0.01) + objet=1 + +video=cv2.VideoCapture(0) +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', click) +while True: + ret, frame=video.read() + if ret is False: + quit() + + if objet: + hsv=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.calcBackProject([hsv], [0, 1], roi_hist, [0, nbr_classes, v1, 256], 1) + + _, mask2=cv2.threshold(mask, seuil, 255, cv2.THRESH_BINARY) + mask2=cv2.erode(mask2, None, iterations=3) + mask2=cv2.dilate(mask2, None, iterations=5) + + elements=cv2.findContours(mask2, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + x,y,w,h=cv2.boundingRect(c) + cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0, 255, 0), 2) + + cv2.imshow("Mask", mask) + cv2.imshow("Mask2", mask2) + image2=cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask2) + cv2.imshow("Image2", image2) + cv2.putText(frame, "seuil[p|m]: {:d} v1[o|l]: {:d}".format(seuil, v1), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0), 1) + + cv2.imshow("Camera", frame) + key=cv2.waitKey(5) + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('p'): + seuil=min(250, seuil+1) + if key==ord('m'): + seuil=max(1, seuil-1) + if key==ord('o'): + v1=min(250, v1+1) + if key==ord('l'): + v1=max(0, v1-1) + +video.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel21/histogramme.py b/OpenCV/tutoriel21/histogramme.py new file mode 100644 index 0000000..c20a1e9 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel21/histogramme.py @@ -0,0 +1,44 @@ +import cv2 +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt + +video=cv2.VideoCapture(0) +mode=0 +nbr_classes=180 + +while True: + ret, frame=video.read() + if ret is False: + quit() + + if mode: + frame=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + hist=cv2.calcHist([frame], [0], None, [nbr_classes], [0, 256]) + label="Intensité" + else: + hsv=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + hist=cv2.calcHist([hsv], [0], None, [nbr_classes], [0, 180]) + label="Couleur" + cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) + + cv2.putText(frame, "Mode[o] {:d} Nbr classes[p|m]: {:d}".format(mode, nbr_classes), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 255), 1) + plt.clf() + plt.plot(hist) + plt.title(label) + plt.show(block=False) + cv2.imshow("image", frame) + plt.pause(0.001) + + key=cv2.waitKey(5)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('o'): + mode=not mode + nbr_classes=(255 if mode else 180) + if key==ord('p'): + nbr_classes*=2 + if key==ord('m'): + nbr_classes//=2 + +video.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel22/README.md b/OpenCV/tutoriel22/README.md new file mode 100644 index 0000000..8de8174 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel22/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Suivi d'objet avec meanShift et CamShift + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=c4msQJACeX0 + diff --git a/OpenCV/tutoriel22/mean_cam_shift.py b/OpenCV/tutoriel22/mean_cam_shift.py new file mode 100644 index 0000000..4fa3fb5 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel22/mean_cam_shift.py @@ -0,0 +1,62 @@ +import cv2 +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt + +objet=0 +nbr_classes=180 +seuil=30 +term_criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 100, 1.0) +mode=0 + +def click(event, x, y, flags, param): + global roi_x, roi_y, roi_w, roi_h, roi_hist, frame, objet + + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + roi_x, roi_y, roi_w, roi_h=cv2.selectROI('ROI', frame, False, False) + roi=frame[roi_y: roi_y + roi_h, roi_x: roi_x + roi_w] + hsv_roi=cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) + roi_hist=cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [nbr_classes], [0, nbr_classes]) + cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) + cv2.destroyWindow('ROI') + plt.clf() + plt.plot(roi_hist) + plt.show(block=False) + plt.pause(0.01) + objet=1 + +video=cv2.VideoCapture(0) +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', click) +while True: + ret, frame=video.read() + if objet: + hsv=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, nbr_classes], 1) + _, mask=cv2.threshold(mask, seuil, 255, cv2.THRESH_BINARY) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=3) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=3) + if mode: + _, rect=cv2.CamShift(mask, (roi_x, roi_y, roi_w, roi_h), term_criteria) + pts=cv2.boxPoints(_) + pts=np.int0(pts) + img2=cv2.polylines(frame, [pts], True, (255, 255, 255), 2) + else: + _, rect=cv2.meanShift(mask, (roi_x, roi_y, roi_w, roi_h), term_criteria) + roi_x, roi_y, w, h=rect + cv2.rectangle(frame, (roi_x, roi_y), (roi_x + w, roi_y + h), (255, 255, 255), 2) + cv2.imshow("Mask", mask) + cv2.putText(frame, "seuil[p|m]: {:d} mode[o]:{}".format(seuil, "CamShift" if mode else "meanshift"), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0), 1) + + cv2.imshow("Camera", frame) + key=cv2.waitKey(10)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('p'): + seuil=min(250, seuil+1) + if key==ord('m'): + seuil=max(1, seuil-1) + if key==ord('o'): + mode=not mode + +video.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel22/meanshift.py b/OpenCV/tutoriel22/meanshift.py new file mode 100644 index 0000000..93acfe7 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel22/meanshift.py @@ -0,0 +1,53 @@ +import cv2 +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt + +objet=0 +nbr_classes=180 +seuil=30 +term_criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1.0) + +def click(event, x, y, flags, param): + global roi_x, roi_y, roi_w, roi_h, roi_hist, frame, objet + + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + roi_x, roi_y, roi_w, roi_h=cv2.selectROI('ROI', frame, False, False) + roi=frame[roi_y: roi_y + roi_h, roi_x: roi_x + roi_w] + hsv_roi=cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) + roi_hist=cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [nbr_classes], [0, nbr_classes]) + cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) + cv2.destroyWindow('ROI') + plt.clf() + plt.plot(roi_hist) + plt.show(block=False) + plt.pause(0.01) + objet=1 + +video=cv2.VideoCapture(0) +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', click) +while True: + ret, frame=video.read() + if objet: + hsv=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, nbr_classes], 1) + _, mask=cv2.threshold(mask, seuil, 255, cv2.THRESH_BINARY) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=3) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=3) + _, rect=cv2.meanShift(mask, (roi_x, roi_y, roi_w, roi_h), term_criteria) + roi_x, roi_y, w, h=rect + cv2.rectangle(frame, (roi_x, roi_y), (roi_x + w, roi_y + h), (255, 255, 255), 2) + cv2.imshow("Mask", mask) + cv2.putText(frame, "seuil[p|m]: {:d}".format(seuil), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0), 1) + + cv2.imshow("Camera", frame) + key=cv2.waitKey(10)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('p'): + seuil=min(250, seuil+1) + if key==ord('m'): + seuil=max(1, seuil-1) + +video.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel22/meanshift_foot.py b/OpenCV/tutoriel22/meanshift_foot.py new file mode 100644 index 0000000..b4431d3 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel22/meanshift_foot.py @@ -0,0 +1,70 @@ +import cv2 +import numpy as np +from matplotlib import pyplot as plt + +objet=0 +nbr_classes=180 +seuil=30 +term_criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 100, 1.0) + +def click(event, x, y, flags, param): + global roi_x, roi_y, roi_w, roi_h, roi_hist, frame, objet + + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + roi_x, roi_y, roi_w, roi_h=cv2.selectROI('ROI', frame, False, False) + roi=frame[roi_y: roi_y + roi_h, roi_x: roi_x + roi_w] + roi_x-=30 + roi_y-=30 + roi_w+=60 + roi_h+=60 + hsv_roi=cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) + roi_hist=cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [nbr_classes], [0, nbr_classes]) + cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) + cv2.destroyWindow('ROI') + plt.clf() + plt.plot(roi_hist) + plt.show(block=False) + plt.pause(0.01) + objet=1 + +video=cv2.VideoCapture("foot.webm") + +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', click) +while True: + ret, frame=video.read() + frame=cv2.resize(frame, (frame.shape[1]*3, frame.shape[0]*3))[200:1000, 400:2400] # A adapter selon la vidéo ou enlever !!!! + + if objet: + hsv=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, nbr_classes], 1) + + _, mask=cv2.threshold(mask, seuil, 255, cv2.THRESH_BINARY) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=3) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=3) + + _, rect=cv2.meanShift(mask, (roi_x, roi_y, roi_w, roi_h), term_criteria) + roi_x, roi_y, w, h=rect + + if np.sum(mask[roi_y: roi_y + roi_h, roi_x: roi_x + roi_w])==0: + objet=0 + cv2.putText(frame, "Marty McFly", (roi_x-40, roi_y-20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 255, 0), 1) + cv2.rectangle(mask, (roi_x, roi_y), (roi_x + w, roi_y + h), (255, 255, 255), 2) + + cv2.imshow("Mask", mask) + cv2.putText(frame, "seuil[p|m]: {:d}".format(seuil), (10, 40), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1, (0, 0, 0), 1) + + cv2.imshow("Camera", frame) + key=cv2.waitKey(50)&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('p'): + seuil=min(250, seuil+1) + if key==ord('m'): + seuil=max(1, seuil-1) + if key==ord('a'): + for cpt in range(1800): + ret, frame=video.read() + +video.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel26/README.md b/OpenCV/tutoriel26/README.md new file mode 100644 index 0000000..0a30082 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel26/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Caméra de surveillance + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=2JaXsL0pUzo diff --git a/OpenCV/tutoriel26/camera.py b/OpenCV/tutoriel26/camera.py new file mode 100644 index 0000000..75320a8 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel26/camera.py @@ -0,0 +1,108 @@ +import os +import sys +import time +import numpy as np +import cv2 + +# mode global=1 local=0 +mode=1 +label_mode=["local", "global"] +kernel_blur=3 +seuil=15 +seuil_nbr_pixel=5000 +dir_videos="d:\\enregistrements\\" + +couleur_fond =(100, 100, 100) +couleur_infos =(255, 255, 255) +couleur_alarme =( 0, 0, 255) +couleur_fin_alarme=( 0, 128, 255) + +cap=cv2.VideoCapture(1) +ret, originale=cap.read() +if ret is False: + quit() + +hauteur, largeur, nbr_couche=originale.shape +tab_hauteur=50 + +originale=cv2.cvtColor(originale, cv2.COLOR_BGR2GRAY) +originale=cv2.GaussianBlur(originale, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + +kernel_dilate=np.ones((3, 3), np.uint8) +tab=np.zeros((largeur), dtype=np.int32) +image_finale=np.zeros((hauteur+tab_hauteur, largeur, nbr_couche), dtype=np.uint8) +fichier_video=None + +if not os.path.isdir(dir_videos): + os.mkdir(dir_videos) + +fin_mouvement=40 +cpt_fin_mouvement=0 + +while True: + alarme=0 + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + quit() + image_finale[:hauteur, :, :]=frame + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + gray_blur=cv2.GaussianBlur(gray, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + mask=cv2.absdiff(originale, gray_blur) + mask=cv2.threshold(mask, seuil, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] + if mode==0: + mask=cv2.dilate(mask, kernel_dilate, iterations=2) + contours, hierarchy=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + if hierarchy is not None: + c=max(contours, key=cv2.contourArea) + nbr_pixel=int(cv2.contourArea(c)) + couleur=(0, 0, 255) if nbr_pixel>seuil_nbr_pixel else (0, 255, 0) + cv2.drawContours(image_finale, [c], 0, couleur, 3) + if nbr_pixel>seuil_nbr_pixel: + alarme=1 + else: + nbr_pixel=int(np.sum(mask)/255) + if nbr_pixel>seuil_nbr_pixel: + alarme=1 + cv2.rectangle(image_finale, (0, 0), (image_finale.shape[1], 30), couleur_fond, cv2.FILLED) + if alarme: + cv2.putText(image_finale, "ALARME", (image_finale.shape[1]-80, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, couleur_alarme, 2) + if fichier_video is None: + fichier_video=dir_videos+time.strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S")+".avi" + video=cv2.VideoWriter(fichier_video, cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), 15, (largeur, hauteur)) + video.write(frame) + cpt_fin_mouvement=fin_mouvement + else: + cpt_fin_mouvement=cpt_fin_mouvement-1 + if fichier_video is not None: + if cpt_fin_mouvement==0: + video.release() + fichier_video=None + else: + cv2.putText(image_finale, "ALARME", (image_finale.shape[1]-80, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, couleur_fin_alarme, 2) + video.write(frame) + txt="[p|m]Nbr pixel: {:d} [o]Mode:{} nbr pixel: {:06d}".format(seuil_nbr_pixel, label_mode[mode], nbr_pixel) + tab=np.roll(tab, 1) + tab[0]=int(nbr_pixel/300) + tab_image=np.full((tab_hauteur, largeur, 3), couleur_fond, dtype=np.float32) + ligne_seuil=int(seuil_nbr_pixel/300) + for i in range(largeur): + couleur=(0, 0, 255) if tab[i]>ligne_seuil else (0, 255, 0) + cv2.line(tab_image, (i, tab_hauteur), (i, tab_hauteur-tab[i]), couleur, 1) + cv2.line(tab_image, (0, tab_hauteur-ligne_seuil), (largeur, tab_hauteur-ligne_seuil), (0, 0, 255), 1) + image_finale[hauteur:, :, :]=tab_image + cv2.putText(image_finale, txt, (5, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, couleur_infos, 2) + originale=gray_blur + cv2.imshow("Camera", image_finale) + cv2.imshow("Mask", mask) + key=cv2.waitKey(50)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('p'): + seuil_nbr_pixel+=100 + if key==ord('m'): + seuil_nbr_pixel=max(100, seuil_nbr_pixel-100) + if key==ord('o'): + mode=not mode + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel28/README.md b/OpenCV/tutoriel28/README.md new file mode 100644 index 0000000..079939a --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel28/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Laisser une trace + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=358qiW8nXpw + + diff --git a/OpenCV/tutoriel28/selectionne_couleur.py b/OpenCV/tutoriel28/selectionne_couleur.py new file mode 100644 index 0000000..3eeaac8 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel28/selectionne_couleur.py @@ -0,0 +1,48 @@ +import cv2 +import numpy as np + +marge=15 + +def souris(event, x, y, flags, param): + global lo, hi, color + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + color=image[y, x][0] + if event==cv2.EVENT_MOUSEWHEEL: + if flags<0: + if color>5: + color-=1 + else: + if color<250: + color+=1 + lo[0]=color-marge + hi[0]=color+marge + +color=90 +lo=np.array([color-marge, 50, 50]) +hi=np.array([color+marge, 255,255]) +color_info=(0, 255, 0) +cap=cv2.VideoCapture(0) +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', souris) +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=2) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=8) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), radius)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if radius>10: + cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, color_info, 10) + cv2.line(frame, (int(x), int(y)), (int(x)+150, int(y)), color_info, 2) + cv2.putText(frame, "Objet !!!", (int(x)+10, int(y) -10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.putText(frame, "Couleur: {:d}".format(color), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('Mask', mask) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel28/suivi.py b/OpenCV/tutoriel28/suivi.py new file mode 100644 index 0000000..1fe4034 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel28/suivi.py @@ -0,0 +1,75 @@ +import cv2 +import numpy as np + +lo=np.array([60, 30, 30]) +hi=np.array([100, 255, 255]) +cap=cv2.VideoCapture(0) + +width=cap.get(3) +height=cap.get(4) + +nbr_point=100 +tab_point=np.full((nbr_point, 2), -1, dtype=np.int32) + +# mode 0 : point +# mode 1 : ligne +mode=1 +degrade=1 +taille_objet=15 + +def dessine_point(tab_point): + for i in range(len(tab_point)): + if tab_point[nbr_point-i-1, 0]!=-1: + if degrade: + couleur=(0, 255-2*(nbr_point-i-1), 0) + else: + couleur=(0, 255, 0) + cv2.circle(frame, (tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]), 5, couleur, 10) + +def dessine_ligne(tab_point): + old_x, old_y=(-1, -1) + for i in range(nbr_point): + if tab_point[nbr_point-i-1, 0]!=-1: + if old_x!=-1: + if degrade: + couleur=(0, 255-2*(nbr_point-i-1), 0) + else: + couleur=(0, 255, 0) + cv2.line(frame, (old_x, old_y), (tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]), couleur, 10) + old_x, old_y=(tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]) + +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=2) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=4) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + tab_point=np.roll(tab_point, 1, axis=0) + tab_point[0]=[-1, -1] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if rayon>taille_objet: + tab_point[0]=[int(x), int(y)] + + if mode: + dessine_ligne(tab_point) + else: + dessine_point(tab_point) + + cv2.rectangle(frame, (0, 0), (int(width), 30), (100, 100, 100), cv2.FILLED) + cv2.putText(frame, "Mode[m]: {:d} Degrade[p]: {:d}".format(mode, degrade), (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 255), 2) + + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('Mask', mask) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('m'): + mode=not mode + if key==ord('p'): + degrade=not degrade +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel28/suivi_ligne.py b/OpenCV/tutoriel28/suivi_ligne.py new file mode 100644 index 0000000..39ae3ed --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel28/suivi_ligne.py @@ -0,0 +1,41 @@ +import cv2 +import numpy as np + +lo=np.array([60, 30, 30]) +hi=np.array([100, 255, 255]) +cap=cv2.VideoCapture(0) + +taille_objet=15 +nbr_point=100 +tab_point=np.full((nbr_point, 2), -1, dtype=np.int32) + +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=2) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=4) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + tab_point=np.roll(tab_point, 1, axis=0) + tab_point[0]=[-1, -1] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if rayon>taille_objet: + tab_point[0]=[int(x), int(y)] + + old_x, old_y=(-1, -1) + for i in range(nbr_point): + if tab_point[nbr_point-i-1, 0]!=-1: + if old_x!=-1: + cv2.line(frame, (old_x, old_y), (tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]), (0, 255-2*(nbr_point-i-1), 0), 10) + #cv2.line(frame, (old_x, old_y), (tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]), (0, 255, 0), 10) + old_x, old_y=(tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]) + + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('Mask', mask) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel28/suivi_point.py b/OpenCV/tutoriel28/suivi_point.py new file mode 100644 index 0000000..cdf308c --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel28/suivi_point.py @@ -0,0 +1,38 @@ +import cv2 +import numpy as np + +lo=np.array([60, 30, 30]) +hi=np.array([100, 255, 255]) +cap=cv2.VideoCapture(0) + +taille_objet=15 +nbr_point=100 +tab_point=np.full((nbr_point, 2), -1, dtype=np.int32) + +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=2) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=4) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + tab_point=np.roll(tab_point, 1, axis=0) + tab_point[0]=[-1, -1] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if rayon>taille_objet: + tab_point[0]=[int(x), int(y)] + + for i in range(nbr_point): + if tab_point[nbr_point-i-1, 0]!=-1: + cv2.circle(frame, (tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]), 5, (0, 255, 0), 10) + #cv2.circle(frame, (tab_point[nbr_point-i-1, 0], tab_point[nbr_point-i-1, 1]), 5, (0, 255-2*(nbr_point-i-1), 0), 10) + + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('Mask', mask) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel3/README.md b/OpenCV/tutoriel3/README.md new file mode 100644 index 0000000..5169060 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/README.md @@ -0,0 +1,17 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Détection d'objet avec la fonction detectMultiScale + +Si vous souhaitez me soutenir: + +Pour utiliser OpenCV, il suffit d'installer le package suivant: + +`# pip install opencv-python` + +Je vous conseille aussi d'installer: + +`# pip install opencv-contrib-python` + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=-3xbAkCWJCc + + diff --git a/OpenCV/tutoriel3/body_camera.py b/OpenCV/tutoriel3/body_camera.py new file mode 100644 index 0000000..ff6de79 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/body_camera.py @@ -0,0 +1,19 @@ +import cv2 + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_fullbody.xml") +cap=cv2.VideoCapture(0) + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3) + for x, y, w, h in face: + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow('video', frame) +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel3/cars.mp4 b/OpenCV/tutoriel3/cars.mp4 new file mode 100644 index 0000000..8e02581 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/cars.mp4 @@ -0,0 +1,3 @@ +version https://git-lfs.github.com/spec/v1 +oid sha256:57b6dc1aa21d50310d46a63a8cbd4ac47843c9195fac1be8259d6e1e604c4372 +size 81001739 diff --git a/OpenCV/tutoriel3/cars.py b/OpenCV/tutoriel3/cars.py new file mode 100644 index 0000000..0136edf --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/cars.py @@ -0,0 +1,20 @@ +import cv2 +import numpy as np + +object_cascade=cv2.CascadeClassifier("./cars.xml") +cap=cv2.VideoCapture('cars.mp4') + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + object=object_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.10, minNeighbors=3) + for x, y, w, h in object: + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow('video', frame) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel3/cars.xml b/OpenCV/tutoriel3/cars.xml new file mode 100644 index 0000000..6e9f225 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/cars.xml @@ -0,0 +1,3654 @@ + + + + + + 20 20 + + <_> + + + <_> + + <_> + + + + <_> + 6 12 8 8 -1. + <_> + 6 16 8 4 2. + 0 + 0.0452074706554413 + -0.7191650867462158 + 0.7359663248062134 + <_> + + <_> + + + + <_> + 1 12 18 1 -1. + <_> + 7 12 6 1 3. + 0 + -0.0161712504923344 + 0.5866637229919434 + -0.5909150242805481 + <_> + + <_> + + + + <_> + 7 18 5 2 -1. + <_> + 7 19 5 1 2. + 0 + 0.0119725503027439 + -0.3645753860473633 + 0.8175076246261597 + <_> + + <_> + + + + <_> + 5 12 11 4 -1. + <_> + 5 14 11 2 2. + 0 + 0.0554178208112717 + -0.5766019225120544 + 0.8059020042419434 + -1.0691740512847900 + -1 + -1 + <_> + + + <_> + + <_> + + + + <_> + 1 12 18 2 -1. + <_> + 7 12 6 2 3. + 0 + -0.0243058893829584 + 0.5642552971839905 + -0.7375097870826721 + <_> + + <_> + + + + <_> + 3 1 14 6 -1. + <_> + 3 3 14 2 3. + 0 + -0.0302439108490944 + 0.5537161827087402 + -0.5089462995529175 + <_> + + <_> + + + + <_> + 4 8 12 9 -1. + <_> + 4 11 12 3 3. + 0 + -0.1937028020620346 + 0.7614368200302124 + -0.3485977053642273 + <_> + + <_> + + + + <_> + 8 18 12 2 -1. + <_> + 14 18 6 1 2. + <_> + 8 19 6 1 2. + 0 + 0.0120156398043036 + -0.4035871028900146 + 0.6296288967132568 + <_> + + <_> + + + + <_> + 0 12 6 6 -1. + <_> + 2 12 2 6 3. + 0 + 2.9895049519836903e-03 + -0.4086846113204956 + 0.4285241067409515 + <_> + + <_> + + + + <_> + 6 11 9 8 -1. + <_> + 6 15 9 4 2. + 0 + 0.1299877017736435 + -0.2570166885852814 + 0.5929297208786011 + <_> + + <_> + + + + <_> + 1 6 10 2 -1. + <_> + 1 6 5 1 2. + <_> + 6 7 5 1 2. + 0 + -6.0164160095155239e-03 + 0.5601549744606018 + -0.2849527895450592 + -1.0788700580596924 + 0 + -1 + <_> + + + <_> + + <_> + + + + <_> + 3 2 14 12 -1. + <_> + 3 6 14 4 3. + 0 + 0.0943963602185249 + -0.5406976938247681 + 0.5407304763793945 + <_> + + <_> + + + + <_> + 1 11 18 9 -1. + <_> + 7 11 6 9 3. + 0 + -0.0279577299952507 + 0.3281945884227753 + -0.7144141197204590 + <_> + + <_> + + + + <_> + 5 12 10 4 -1. + <_> + 5 14 10 2 2. + 0 + 0.0635356530547142 + -0.3744345009326935 + 0.5956786870956421 + <_> + + <_> + + + + <_> + 6 18 9 2 -1. + <_> + 6 19 9 1 2. + 0 + 0.0211040005087852 + -0.4845815896987915 + 0.7378302812576294 + <_> + + <_> + + + + <_> + 9 12 2 8 -1. + <_> + 9 16 2 4 2. + 0 + 2.6957250665873289e-03 + -0.8702409863471985 + 0.2475769072771072 + <_> + + <_> + + + + <_> + 15 3 3 16 -1. + <_> + 15 11 3 8 2. + 0 + 0.0110464803874493 + -0.5981134176254272 + 0.1849218010902405 + <_> + + <_> + + + + <_> + 7 9 1 6 -1. + <_> + 7 11 1 2 3. + 0 + -1.3549139839597046e-04 + 0.3266639113426208 + -0.8332661986351013 + <_> + + <_> + + + + <_> + 6 0 8 6 -1. + <_> + 6 3 8 3 2. + 0 + -0.0495516993105412 + 0.7439032196998596 + -0.4024896025657654 + <_> + + <_> + + + + <_> + 1 13 6 1 -1. + <_> + 4 13 3 1 2. + 0 + -1.9892829004675150e-03 + 0.5047793984413147 + -0.5123764276504517 + <_> + + <_> + + + + <_> + 10 10 6 1 -1. + <_> + 12 10 2 1 3. + 0 + 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<_> + + <_> + 16 10 2 4 -1. + <_> + 16 10 1 2 2. + <_> + 17 12 1 2 2. + <_> + + <_> + 6 6 10 6 -1. + <_> + 6 6 5 3 2. + <_> + 11 9 5 3 2. + <_> + + <_> + 13 8 3 3 -1. + <_> + 13 9 3 1 3. + <_> + + <_> + 13 0 4 2 -1. + <_> + 13 0 2 1 2. + <_> + 15 1 2 1 2. + <_> + + <_> + 10 0 10 2 -1. + <_> + 10 0 5 1 2. + <_> + 15 1 5 1 2. + <_> + + <_> + 13 13 2 1 -1. + <_> + 14 13 1 1 2. + <_> + + <_> + 4 9 2 2 -1. + <_> + 4 9 1 1 2. + <_> + 5 10 1 1 2. + <_> + + <_> + 6 8 2 3 -1. + <_> + 6 9 2 1 3. + <_> + + <_> + 2 12 2 3 -1. + <_> + 2 13 2 1 3. + <_> + + <_> + 2 0 10 2 -1. + <_> + 2 0 5 1 2. + <_> + 7 1 5 1 2. + <_> + + <_> + 6 2 2 2 -1. + <_> + 6 3 2 1 2. + <_> + + <_> + 5 10 8 2 -1. + <_> + 5 11 8 1 2. + <_> + + <_> + 11 7 5 10 -1. + <_> + 11 12 5 5 2. + <_> + + <_> + 5 10 4 3 -1. + <_> + 5 11 4 1 3. + <_> + + <_> + 9 6 6 12 -1. + <_> + 9 12 6 6 2. + <_> + + <_> + 16 10 3 5 -1. + <_> + 17 10 1 5 3. + <_> + + <_> + 15 12 2 4 -1. + <_> + 15 12 1 2 2. + <_> + 16 14 1 2 2. + <_> + + <_> + 8 0 12 8 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2. + <_> + + <_> + 13 7 6 7 -1. + <_> + 15 7 2 7 3. + <_> + + <_> + 15 6 4 7 -1. + <_> + 17 6 2 7 2. + <_> + + <_> + 9 11 6 5 -1. + <_> + 11 11 2 5 3. + <_> + + <_> + 0 8 20 4 -1. + <_> + 10 8 10 4 2. + <_> + + <_> + 1 2 8 14 -1. + <_> + 1 2 4 7 2. + <_> + 5 9 4 7 2. + <_> + + <_> + 10 13 3 1 -1. + <_> + 11 13 1 1 3. + <_> + + <_> + 7 0 6 4 -1. + <_> + 9 0 2 4 3. + <_> + + <_> + 7 14 6 2 -1. + <_> + 7 14 3 1 2. + <_> + 10 15 3 1 2. + diff --git a/OpenCV/tutoriel3/visage_camera.py b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera.py new file mode 100644 index 0000000..07580e2 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera.py @@ -0,0 +1,19 @@ +import cv2 + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +cap=cv2.VideoCapture(0) + +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3) + for x, y, w, h in face: + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow('video', frame) +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_raspberry.py b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_raspberry.py new file mode 100644 index 0000000..65823e4 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_raspberry.py @@ -0,0 +1,27 @@ +import numpy as np +import cv2 +import picamera +import picamera.array + +WIDTH=640 +HEIGHT=480 + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +with picamera.PiCamera() as camera: + with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: + camera.resolution=(WIDTH, HEIGHT) + while True: + camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4) + for x, y, w, h in face: + cv2.rectangle(stream.array, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(stream.array, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow('video', stream.array) + stream.seek(0) + stream.truncate() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_v2.py b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_v2.py new file mode 100644 index 0000000..636da19 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_v2.py @@ -0,0 +1,37 @@ +import cv2 +import operator + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +profile_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_profileface.xml") +cap=cv2.VideoCapture(0) +width=int(cap.get(3)) +marge=70 + +while True: + ret, frame=cap.read() + tab_face=[] + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(5, 5)) + for x, y, w, h in face: + tab_face.append([x, y, x+w, y+h]) + face=profile_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4) + for x, y, w, h in face: + tab_face.append([x, y, x+w, y+h]) + gray2=cv2.flip(gray, 1) + face=profile_cascade.detectMultiScale(gray2, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4) + for x, y, w, h in face: + tab_face.append([width-x, y, width-(x+w), y+h]) + tab_face=sorted(tab_face, key=operator.itemgetter(0, 1)) + index=0 + for x, y, x2, y2 in tab_face: + if not index or (x-tab_face[index-1][0]>marge or y-tab_face[index-1][1]>marge): + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) + index+=1 + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow('video', frame) +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_v2_raspberry.py b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_v2_raspberry.py new file mode 100644 index 0000000..6613a16 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel3/visage_camera_v2_raspberry.py @@ -0,0 +1,43 @@ +import cv2 +import operator +import picamera +import picamera.array + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +profile_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_profileface.xml") +marge=70 +WIDTH=640 +HEIGHT=480 + +with picamera.PiCamera() as camera: + with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: + camera.resolution=(WIDTH, HEIGHT) + while True: + camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) + tab_face=[] + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(5, 5)) + for x, y, w, h in face: + tab_face.append([x, y, x+w, y+h]) + face=profile_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4) + for x, y, w, h in face: + tab_face.append([x, y, x+w, y+h]) + gray2=cv2.flip(gray, 1) + face=profile_cascade.detectMultiScale(gray2, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4) + for x, y, w, h in face: + tab_face.append([WIDTH-x, y, WIDTH-(x+w), y+h]) + tab_face=sorted(tab_face, key=operator.itemgetter(0, 1)) + index=0 + for x, y, x2, y2 in tab_face: + if not index or (x-tab_face[index-1][0]>marge or y-tab_face[index-1][1]>marge): + cv2.rectangle(stream.array, (x, y), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) + index+=1 + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(stream.array, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (255, 0, 0), 2) + cv2.imshow('video', stream.array) + stream.seek(0) + stream.truncate() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel34/README.md b/OpenCV/tutoriel34/README.md new file mode 100644 index 0000000..2c57bd4 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel34/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Detecter des oeufs + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=iRqlGfReGG8 + + diff --git a/OpenCV/tutoriel34/canny.py b/OpenCV/tutoriel34/canny.py new file mode 100644 index 0000000..5e61c58 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel34/canny.py @@ -0,0 +1,15 @@ +import cv2 +import numpy as np +import glob + +fichiers=glob.glob("*.jfif") +for fichier in fichiers: + img=cv2.imread(fichier, 1) + edges=~cv2.Canny(img, 80, 150) + + edges=cv2.erode(edges, None, iterations=3) + edges=cv2.dilate(edges, None, iterations=2) + + cv2.imshow("image", img) + cv2.imshow("edges", edges) + cv2.waitKey() diff --git a/OpenCV/tutoriel34/detection.py b/OpenCV/tutoriel34/detection.py new file mode 100644 index 0000000..835c2b4 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel34/detection.py @@ -0,0 +1,28 @@ +import cv2 +import numpy as np +import glob + +fichiers=glob.glob("*.jfif") +for fichier in fichiers: + img=cv2.imread(fichier, 1) + edges=~cv2.Canny(img, 80, 150) + + edges=cv2.erode(edges, None, iterations=3) + edges=cv2.dilate(edges, None, iterations=2) + + presence=0 + elements=cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + for e in elements: + c=cv2.contourArea(e) + if c>150: + cv2.drawContours(img, [e], 0, (255, 0, 0), 2) + presence=1 + + if presence: + cv2.putText(img, "OK", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) + else: + cv2.putText(img, "KO", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA) + + cv2.imshow("image", img) + cv2.imshow("image2", edges) + cv2.waitKey() diff --git a/OpenCV/tutoriel34/detection_v2.py b/OpenCV/tutoriel34/detection_v2.py new file mode 100644 index 0000000..77af452 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel34/detection_v2.py @@ -0,0 +1,34 @@ +import cv2 +import numpy as np +import glob + +x_min=600 +y_min=350 +x_max=750 +y_max=500 + +fichiers=glob.glob("poulailler*.jpg") +for fichier in fichiers: + img=cv2.imread(fichier, 1) + img_cible=img[y_min:y_max, x_min:x_max] + edges=~cv2.Canny(img_cible, 30, 80) + + edges=cv2.erode(edges, None, iterations=3) + edges=cv2.dilate(edges, None, iterations=2) + + presence=0 + elements=cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + for e in elements: + c=cv2.contourArea(e) + if c>150: + presence=1 + + if presence: + cv2.putText(img, "OK", (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) + else: + cv2.putText(img, "KO", (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA) + + cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 1) + cv2.imshow("image", img) + cv2.imshow("image2", edges) + cv2.waitKey() diff --git a/OpenCV/tutoriel4/README.md b/OpenCV/tutoriel4/README.md new file mode 100644 index 0000000..f1f50bd --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel4/README.md @@ -0,0 +1,15 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Détection de couleur/objet avec la fonction inRange + +Si vous souhaitez me soutenir: + +Pour utiliser OpenCV, il suffit d'installer le package suivant: + +`# pip install opencv-python` + +Je vous conseille aussi d'installer: + +`# pip install opencv-contrib-python` + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=VKSHZGLg4zk diff --git a/OpenCV/tutoriel4/detection_couleur.py b/OpenCV/tutoriel4/detection_couleur.py new file mode 100644 index 0000000..b8569d7 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel4/detection_couleur.py @@ -0,0 +1,32 @@ +import cv2 +import numpy as np + +lo=np.array([95, 100, 50]) +hi=np.array([105, 255, 255]) +color_infos=(0, 255, 255) +cap=cv2.VideoCapture(0) + +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + image=cv2.blur(image, (7, 7)) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=4) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=4) + image2=cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if rayon>30: + cv2.circle(image2, (int(x), int(y)), int(rayon), color_infos, 2) + cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, color_infos, 10) + cv2.line(frame, (int(x), int(y)), (int(x)+150, int(y)), color_infos, 2) + cv2.putText(frame, "Objet !!!", (int(x)+10, int(y) -10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_infos, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('image2', image2) + cv2.imshow('Mask', mask) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel4/detection_couleur_raspberry.py b/OpenCV/tutoriel4/detection_couleur_raspberry.py new file mode 100644 index 0000000..75a9840 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel4/detection_couleur_raspberry.py @@ -0,0 +1,39 @@ +import cv2 +import numpy as np +import picamera +import picamera.array + +lo=np.array([95, 100, 50]) +hi=np.array([105, 255, 255]) +color_infos=(0, 255, 255) +WIDTH=640 +HEIGHT=480 + +with picamera.PiCamera() as camera: + with picamera.array.PiRGBArray(camera) as stream: + camera.resolution=(WIDTH, HEIGHT) + while True: + camera.capture(stream, 'bgr', use_video_port=True) + image=cv2.cvtColor(stream.array, cv2.COLOR_BGR2HSV) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + image=cv2.blur(image, (7, 7)) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=4) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=4) + image2=cv2.bitwise_and(stream.array, stream.array, mask=mask) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), rayon)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if rayon>30: + cv2.circle(image2, (int(x), int(y)), int(rayon), color_infos, 2) + cv2.circle(stream.array, (int(x), int(y)), 5, color_infos, 10) + cv2.line(stream.array, (int(x), int(y)), (int(x)+150, int(y)), color_infos, 2) + cv2.putText(stream.array, "Objet !!!", (int(x)+10, int(y) -10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_infos, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow('Camera', stream.array) + cv2.imshow('image2', image2) + cv2.imshow('Mask', mask) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break + stream.seek(0) + stream.truncate() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel7/README.md b/OpenCV/tutoriel7/README.md new file mode 100644 index 0000000..537c9d6 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel7/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Gestion des évènements souris + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=jLPSnlaAnb4 + + diff --git a/OpenCV/tutoriel7/detection_couleur_v2.py b/OpenCV/tutoriel7/detection_couleur_v2.py new file mode 100644 index 0000000..005351c --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel7/detection_couleur_v2.py @@ -0,0 +1,48 @@ +import cv2 +import numpy as np + +def souris(event, x, y, flags, param): + global lo, hi, color + if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: + color=image[y, x][0] + if event==cv2.EVENT_MOUSEWHEEL: + if flags<0: + if color>5: + color-=1 + else: + if color<250: + color+=1 + lo[0]=color-5 + hi[0]=color+5 + +color=100 +lo=np.array([color-5, 100, 50]) +hi=np.array([color+5, 255,255]) +color_info=(0, 0, 255) +cap=cv2.VideoCapture(0) +cv2.namedWindow('Camera') +cv2.setMouseCallback('Camera', souris) +while True: + ret, frame=cap.read() + image=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) + image=cv2.blur(image, (5, 5)) + mask=cv2.inRange(image, lo, hi) + mask=cv2.erode(mask, None, iterations=1) + mask=cv2.dilate(mask, None, iterations=1) + image2=cv2.bitwise_and(frame, frame, mask= mask) + elements=cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + if len(elements) > 0: + c=max(elements, key=cv2.contourArea) + ((x, y), radius)=cv2.minEnclosingCircle(c) + if radius>30: + cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, color_info, 10) + cv2.line(frame, (int(x), int(y)), (int(x)+150, int(y)), color_info, 2) + cv2.putText(frame, "Objet !!!", (int(x)+10, int(y) -10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.putText(frame, "Couleur: {:d}".format(color), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.imshow('Camera', frame) + cv2.imshow('image2', image2) + cv2.imshow('Mask', mask) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/README.md b/OpenCV/tutoriel8-2/README.md new file mode 100644 index 0000000..30680fc --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Identification avec face.LBPHFaceRecognizer partie 2 + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=UNZ06RZRTUQ + diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/apprentissage.py b/OpenCV/tutoriel8-2/apprentissage.py new file mode 100644 index 0000000..194470d --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/apprentissage.py @@ -0,0 +1,38 @@ +import cv2 +import os +import numpy as np +import pickle +import common as c + +image_dir="./photos/" +current_id=0 +label_ids={} +x_train=[] +y_labels=[] + +for root, dirs, files in os.walk(image_dir): + if len(files): + label=root.split("/")[-1] + for file in files: + if file.endswith("png"): + path=os.path.join(root, file) + if not label in label_ids: + label_ids[label]=current_id + current_id+=1 + id_=label_ids[label] + image=cv2.resize(cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE), (c.min_size, c.min_size)) + fm=cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var() + if fm<250: + print("Photo exclue:", path, fm) + else: + x_train.append(image) + y_labels.append(id_) + +with open("labels.pickle", "wb") as f: + pickle.dump(label_ids, f) + +x_train=np.array(x_train) +y_labels=np.array(y_labels) +recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() +recognizer.train(x_train, y_labels) +recognizer.save("trainner.yml") diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/common.py b/OpenCV/tutoriel8-2/common.py new file mode 100644 index 0000000..62c6f6b --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/common.py @@ -0,0 +1 @@ +min_size=70 diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/enregistrement_visage.py b/OpenCV/tutoriel8-2/enregistrement_visage.py new file mode 100644 index 0000000..4ae753c --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/enregistrement_visage.py @@ -0,0 +1,28 @@ +import cv2 +import operator +import common as c + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +#cap=cv2.VideoCapture("Plan 9 from Outer Space Charles Burg, J. Edward Reynolds, Hu.mp4") +cap=cv2.VideoCapture("Plan_9_from_Outer_Space_1959_512kb.mp4") + +id=0 +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(c.min_size, c.min_size)) + for x, y, w, h in face: + cv2.imwrite("non-classees/p-{:d}.png".format(id), frame[y:y+h, x:x+w]) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) + id+=1 + cv2.imshow('video', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + for cpt in range(4): + ret, frame=cap.read() +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/enregistrement_visage_V2.py b/OpenCV/tutoriel8-2/enregistrement_visage_V2.py new file mode 100644 index 0000000..a236500 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/enregistrement_visage_V2.py @@ -0,0 +1,46 @@ +import cv2 +import operator +import os +import common as c + +video="Plan_9_from_Outer_Space_1959_512kb.mp4" +cascade="./haarcascade_frontalface_alt2.xml" +img_non_classees='non-classees' + +if not os.path.exists(video): + print("Le fichier video n'existe pas", video) + quit() + +if not os.path.exists(cascade): + print("Le fichier cascade n'existe pas", cascade) + quit() + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier(cascade) +cap=cv2.VideoCapture(video) + +if not os.path.isdir(img_non_classees): + os.mkdir(img_non_classees) + +id=0 +while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + break + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(c.min_size, c.min_size)) + for x, y, w, h in face: + cv2.imwrite("{}/p-{:d}.png".format(img_non_classees, id), frame[y:y+h, x:x+w]) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) + id+=1 + cv2.imshow('video', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + for cpt in range(4): + ret, frame=cap.read() + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/haarcascade_frontalface_alt2.xml b/OpenCV/tutoriel8-2/haarcascade_frontalface_alt2.xml new file mode 100644 index 0000000..b49cf5d --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/haarcascade_frontalface_alt2.xml @@ -0,0 +1,20719 @@ + + + +BOOST + HAAR + 20 + 20 + + 109 + + 0 + 20 + + <_> + 3 + 3.5069230198860168e-01 + + <_> + + 0 1 0 4.3272329494357109e-03 -1 -2 1 1.3076160103082657e-02 + + 3.8381900638341904e-02 8.9652568101882935e-01 + 2.6293140649795532e-01 + <_> + + 0 1 2 5.2434601821005344e-04 -1 -2 3 4.4573000632226467e-03 + + 1.0216630250215530e-01 1.2384019792079926e-01 + 6.9103831052780151e-01 + <_> + + 1 0 4 -9.2708261217921972e-04 -1 -2 5 3.3989109215326607e-04 + + 1.9536970555782318e-01 2.1014410257339478e-01 + 8.2586747407913208e-01 + <_> + 9 + 3.4721779823303223e+00 + + <_> + + 0 1 6 2.3025739938020706e-03 -1 -2 7 4.4174338690936565e-03 + + 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-9.5083238556981087e-03 -1 -2 21 + 7.6601309701800346e-03 + + 5.3181701898574829e-01 5.4110521078109741e-01 + 2.1806870400905609e-01 + <_> + + 1 0 22 7.6467678882181644e-03 -1 -2 23 + -8.4662932204082608e-04 + + 1.1589600145816803e-01 2.3406790196895599e-01 + 5.9903818368911743e-01 + <_> + 14 + 5.9844889640808105e+00 + + <_> + + 1 0 24 -4.8506218008697033e-03 -1 -2 25 + -4.6141650527715683e-03 + + 1.8054960668087006e-01 2.1778939664363861e-01 + 8.0182367563247681e-01 + <_> + + 0 1 26 -2.4301309604197741e-03 -1 -2 27 + 4.1787960799410939e-04 + + 1.1413549631834030e-01 1.2030939757823944e-01 + 6.1085307598114014e-01 + <_> + + 0 1 28 1.0010929545387626e-03 -1 -2 29 + 1.0577100329101086e-03 + + 2.0799599587917328e-01 3.3020541071891785e-01 + 7.5110942125320435e-01 + <_> + + 1 0 30 1.2376549420878291e-03 -1 -2 31 + 3.5315038985572755e-04 + + 2.7682220935821533e-01 1.6682930290699005e-01 + 5.8294767141342163e-01 + <_> + + 0 1 32 -1.1953660286962986e-02 -1 -2 33 + 1.4182999730110168e-03 + + 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<_> + 9 1 3 6 -1. + <_> + 10 1 1 6 3. + <_> + + <_> + 4 5 12 2 -1. + <_> + 8 5 4 2 3. + <_> + + <_> + 4 2 6 4 -1. + <_> + 6 2 2 4 3. + <_> + + <_> + 4 7 8 2 -1. + <_> + 4 8 8 1 2. + <_> + + <_> + 3 6 14 6 -1. + <_> + 10 6 7 3 2. + <_> + 3 9 7 3 2. + <_> + + <_> + 3 6 14 3 -1. + <_> + 3 6 7 3 2. + <_> + + <_> + 0 5 2 2 -1. + <_> + 0 6 2 1 2. + <_> + + <_> + 8 13 4 3 -1. + <_> + 8 14 4 1 3. + <_> + + <_> + 13 0 3 20 -1. + <_> + 14 0 1 20 3. + <_> + + <_> + 10 8 10 3 -1. + <_> + 10 9 10 1 3. + <_> + + <_> + 4 0 3 20 -1. + <_> + 5 0 1 20 3. + <_> + + <_> + 0 8 10 3 -1. + <_> + 0 9 10 1 3. + <_> + + <_> + 12 5 3 4 -1. + <_> + 13 5 1 4 3. + <_> + + <_> + 6 7 12 4 -1. + <_> + 10 7 4 4 3. + <_> + + <_> + 1 14 6 6 -1. + <_> + 1 14 3 3 2. + <_> + 4 17 3 3 2. + <_> + + <_> + 1 17 6 2 -1. + <_> + 1 18 6 1 2. + <_> + + <_> + 14 8 6 12 -1. + <_> + 17 8 3 6 2. + <_> + 14 14 3 6 2. + <_> + + <_> + 18 5 2 2 -1. + <_> + 18 6 2 1 2. + <_> + + <_> + 3 16 4 2 -1. + <_> + 3 16 2 1 2. + <_> + 5 17 2 1 2. + <_> + + <_> + 2 16 6 2 -1. + <_> + 4 16 2 2 3. + <_> + + <_> + 14 8 6 12 -1. + <_> + 17 8 3 6 2. + <_> + 14 14 3 6 2. + <_> + + <_> + 18 5 2 2 -1. + <_> + 18 6 2 1 2. + <_> + + <_> + 5 16 9 2 -1. + <_> + 8 16 3 2 3. + <_> + + <_> + 3 14 6 6 -1. + <_> + 3 14 3 3 2. + <_> + 6 17 3 3 2. + <_> + + <_> + 14 8 6 12 -1. + <_> + 17 8 3 6 2. + <_> + 14 14 3 6 2. + <_> + + <_> + 11 7 2 12 -1. + <_> + 11 11 2 4 3. + <_> + + <_> + 0 8 6 12 -1. + <_> + 0 8 3 6 2. + <_> + 3 14 3 6 2. + <_> + + <_> + 7 7 2 12 -1. + <_> + 7 11 2 4 3. + <_> + + <_> + 14 12 1 2 -1. + <_> + 14 13 1 1 2. + <_> + + <_> + 12 13 8 1 -1. + <_> + 12 13 4 1 2. + <_> + + <_> + 0 3 16 6 -1. + <_> + 0 6 16 3 2. + <_> + + <_> + 1 4 8 2 -1. + <_> + 1 4 4 1 2. + <_> + 5 5 4 1 2. + <_> + + <_> + 14 12 1 2 -1. + <_> + 14 13 1 1 2. + <_> + + <_> + 15 12 2 3 -1. + <_> + 15 13 2 1 3. + <_> + + <_> + 8 16 3 3 -1. + <_> + 8 17 3 1 3. + <_> + + <_> + 5 12 1 2 -1. + <_> + 5 13 1 1 2. + <_> + + <_> + 13 4 3 15 -1. + <_> + 14 4 1 15 3. + <_> + + <_> + 17 3 2 6 -1. + <_> + 18 3 1 3 2. + <_> + 17 6 1 3 2. + <_> + + <_> + 4 4 3 15 -1. + <_> + 5 4 1 15 3. + <_> + + <_> + 1 3 2 6 -1. + <_> + 1 3 1 3 2. + <_> + 2 6 1 3 2. + <_> + + <_> + 7 15 12 4 -1. + <_> + 7 17 12 2 2. + <_> + + <_> + 1 0 19 3 -1. + <_> + 1 1 19 1 3. + <_> + + <_> + 3 17 10 2 -1. + <_> + 3 17 5 1 2. + <_> + 8 18 5 1 2. + <_> + + <_> + 2 5 10 15 -1. + <_> + 2 10 10 5 3. + <_> + + <_> + 13 8 3 4 -1. + <_> + 13 10 3 2 2. + <_> + + <_> + 19 13 1 2 -1. + <_> + 19 14 1 1 2. + <_> + + <_> + 4 8 3 4 -1. + <_> + 4 10 3 2 2. + <_> + + <_> + 0 13 1 2 -1. + <_> + 0 14 1 1 2. + <_> + + <_> + 12 7 2 12 -1. + <_> + 12 13 2 6 2. + <_> + + <_> + 14 7 2 2 -1. + <_> + 15 7 1 1 2. + <_> + 14 8 1 1 2. + <_> + + <_> + 5 3 8 2 -1. + <_> + 5 4 8 1 2. + <_> + + <_> + 0 2 2 6 -1. + <_> + 0 4 2 2 3. + <_> + + <_> + 18 2 2 12 -1. + <_> + 19 2 1 6 2. + <_> + 18 8 1 6 2. + <_> + + <_> + 18 1 1 2 -1. + <_> + 18 2 1 1 2. + <_> + + <_> + 0 2 2 12 -1. + <_> + 0 2 1 6 2. + <_> + 1 8 1 6 2. + <_> 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+ + <_> + 0 5 2 2 -1. + <_> + 0 6 2 1 2. + <_> + + <_> + 6 14 2 2 -1. + <_> + 6 14 1 1 2. + <_> + 7 15 1 1 2. + <_> + + <_> + 7 12 6 5 -1. + <_> + 9 12 2 5 3. + <_> + + <_> + 12 17 5 2 -1. + <_> + 12 18 5 1 2. + <_> + + <_> + 1 11 6 3 -1. + <_> + 4 11 3 3 2. + <_> + + <_> + 1 9 6 3 -1. + <_> + 4 9 3 3 2. + <_> + + <_> + 12 7 2 12 -1. + <_> + 12 13 2 6 2. + <_> + + <_> + 8 7 5 3 -1. + <_> + 8 8 5 1 3. + <_> + + <_> + 6 7 2 12 -1. + <_> + 6 13 2 6 2. + <_> + + <_> + 1 2 9 18 -1. + <_> + 4 2 3 18 3. + <_> + + <_> + 12 17 5 2 -1. + <_> + 12 18 5 1 2. + <_> + + <_> + 4 7 12 2 -1. + <_> + 4 7 6 2 2. + <_> + + <_> + 6 7 6 1 -1. + <_> + 8 7 2 1 3. + <_> + + <_> + 7 3 3 2 -1. + <_> + 8 3 1 2 3. + <_> + + <_> + 9 4 3 1 -1. + <_> + 10 4 1 1 3. + <_> + + <_> + 11 11 3 1 -1. + <_> + 12 11 1 1 3. + <_> + + <_> + 8 4 3 1 -1. + <_> + 9 4 1 1 3. + <_> + + <_> + 6 11 3 1 -1. + <_> + 7 11 1 1 3. + <_> + + <_> + 12 13 6 6 -1. + <_> + 12 15 6 2 3. + <_> + + <_> + 14 13 1 6 -1. + <_> + 14 15 1 2 3. + <_> + + <_> + 2 13 6 6 -1. + <_> + 2 15 6 2 3. + <_> + + <_> + 1 5 18 1 -1. + <_> + 7 5 6 1 3. + <_> + + <_> + 4 7 12 2 -1. + <_> + 10 7 6 1 2. + <_> + 4 8 6 1 2. + <_> + + <_> + 6 1 8 10 -1. + <_> + 10 1 4 5 2. + <_> + 6 6 4 5 2. + <_> + + <_> + 3 13 4 3 -1. + <_> + 3 14 4 1 3. + <_> + + <_> + 6 13 4 3 -1. + <_> + 6 14 4 1 3. + <_> + + <_> + 9 14 4 3 -1. + <_> + 9 15 4 1 3. + <_> + + <_> + 12 9 2 3 -1. + <_> + 12 10 2 1 3. + <_> + + <_> + 7 14 4 3 -1. + <_> + 7 15 4 1 3. + <_> + + <_> + 9 0 2 1 -1. + <_> + 10 0 1 1 2. + <_> + + <_> + 5 0 10 5 -1. + <_> + 5 0 5 5 2. + <_> + + <_> + 6 6 8 7 -1. + <_> + 6 6 4 7 2. + <_> + + <_> + 5 0 10 5 -1. + <_> + 10 0 5 5 2. + <_> + + <_> + 6 6 8 7 -1. + <_> + 10 6 4 7 2. + <_> + + <_> + 5 9 10 8 -1. + <_> + 10 9 5 4 2. + <_> + 5 13 5 4 2. + <_> + + <_> + 10 0 4 10 -1. + <_> + 12 0 2 5 2. + <_> + 10 5 2 5 2. + <_> + + <_> + 1 4 8 3 -1. + <_> + 1 5 8 1 3. + <_> + + <_> + 4 4 8 3 -1. + <_> + 4 5 8 1 3. + <_> + + <_> + 9 7 4 3 -1. + <_> + 9 8 4 1 3. + <_> + + <_> + 12 8 3 12 -1. + <_> + 12 14 3 6 2. + <_> + + <_> + 7 7 4 3 -1. + <_> + 7 8 4 1 3. + <_> + + <_> + 5 8 3 12 -1. + <_> + 5 14 3 6 2. + <_> + + <_> + 10 0 7 6 -1. + <_> + 10 2 7 2 3. + <_> + + <_> + 2 1 18 1 -1. + <_> + 8 1 6 1 3. + <_> + + <_> + 5 0 3 8 -1. + <_> + 6 0 1 8 3. + <_> + + <_> + 4 7 4 2 -1. + <_> + 4 8 4 1 2. + diff --git a/OpenCV/tutoriel8-2/identifie.py b/OpenCV/tutoriel8-2/identifie.py new file mode 100644 index 0000000..c61e50c --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8-2/identifie.py @@ -0,0 +1,48 @@ +#!/usr/bin/env python +import cv2 +import pickle +import numpy as np +import common as c + +face_cascade= cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml') +recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() +recognizer.read("trainner.yml") +id_image=0 +color_info=(255, 255, 255) +color_ko=(0, 0, 255) +color_ok=(0, 255, 0) + +with open("labels.pickle", "rb") as f: + og_labels=pickle.load(f) + labels={v:k for k, v in og_labels.items()} + +cap=cv2.VideoCapture("Plan 9 from Outer Space Charles Burg, J. Edward Reynolds, Hu.mp4") +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + faces=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2,minNeighbors=4, minSize=(c.min_size, c.min_size)) + for (x, y, w, h) in faces: + roi_gray=cv2.resize(gray[y:y+h, x:x+w], (c.min_size, c.min_size)) + id_, conf=recognizer.predict(roi_gray) + if conf<=95: + color=color_ok + name=labels[id_] + else: + color=color_ko + name="Inconnu" + label=name+" "+'{:5.2f}'.format(conf) + cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color_info, 2) + cv2.imshow('L42Project', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + +cv2.destroyAllWindows() +print("Fin") diff --git a/OpenCV/tutoriel8/README.md b/OpenCV/tutoriel8/README.md new file mode 100644 index 0000000..46d6d45 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel OpenCV +## Identification avec face.LBPHFaceRecognizer partie 1 + +La vidéo du tutoriel est à l'adresse: +https://www.youtube.com/watch?v=tsiy3DgAKHk + + diff --git a/OpenCV/tutoriel8/apprentissage.py b/OpenCV/tutoriel8/apprentissage.py new file mode 100644 index 0000000..adcddbc --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8/apprentissage.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import cv2 +import os +import numpy as np +import pickle + +image_dir="./photos/" +current_id=0 +label_ids={} +x_train=[] +y_labels=[] + +for root, dirs, files in os.walk(image_dir): + if len(files): + label=root.split("/")[-1] + for file in files: + if file.endswith("png"): + path=os.path.join(root, file) + if not label in label_ids: + label_ids[label]=current_id + current_id+=1 + id_=label_ids[label] + image=cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) + x_train.append(image) + y_labels.append(id_) + +with open("labels.pickle", "wb") as f: + pickle.dump(label_ids, f) + +x_train=np.array(x_train) +y_labels=np.array(y_labels) +recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() +recognizer.train(x_train, y_labels) +recognizer.save("trainner.yml") diff --git a/OpenCV/tutoriel8/common.py b/OpenCV/tutoriel8/common.py new file mode 100644 index 0000000..87bfd91 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8/common.py @@ -0,0 +1 @@ +min_size=50 diff --git a/OpenCV/tutoriel8/enregistrement_visage.py b/OpenCV/tutoriel8/enregistrement_visage.py new file mode 100644 index 0000000..0a8269d --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8/enregistrement_visage.py @@ -0,0 +1,26 @@ +import cv2 +import operator +import common as c + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalface_alt2.xml") +cap=cv2.VideoCapture("Plan 9 from Outer Space Charles Burg, J. Edward Reynolds, Hu.mp4") + +id=0 +while True: + ret, frame=cap.read() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(c.min_size, c.min_size)) + for x, y, w, h in face: + cv2.imwrite("non-classees/p-{:d}.png".format(id), frame[y:y+h, x:x+w]) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) + id+=1 + cv2.imshow('video', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel8/enregistrement_visage_V2.py b/OpenCV/tutoriel8/enregistrement_visage_V2.py new file mode 100644 index 0000000..cdeff35 --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8/enregistrement_visage_V2.py @@ -0,0 +1,44 @@ +import cv2 +import operator +import os +import common as c + +video="Plan_9_from_Outer_Space_1959_512kb.mp4" +cascade="./haarcascade_frontalface_alt2.xml" +img_non_classees='non-classees' + +if not os.path.exists(video): + print("Le fichier video n'existe pas", video) + quit() + +if not os.path.exists(cascade): + print("Le fichier cascade n'existe pas", cascade) + quit() + +if not os.path.isdir(img_non_classees): + os.mkdir(img_non_classees) + +face_cascade=cv2.CascadeClassifier(cascade) +cap=cv2.VideoCapture(video) + +id=0 +while True: + ret, frame=cap.read() + if ret is False: + break + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + face=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=4, minSize=(c.min_size, c.min_size)) + for x, y, w, h in face: + cv2.imwrite("{}/p-{:d}.png".format(img_non_classees, id), frame[y:y+h, x:x+w]) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) + id+=1 + cv2.imshow('video', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/OpenCV/tutoriel8/haarcascade_frontalface_alt2.xml b/OpenCV/tutoriel8/haarcascade_frontalface_alt2.xml new file mode 100644 index 0000000..b49cf5d --- /dev/null +++ b/OpenCV/tutoriel8/haarcascade_frontalface_alt2.xml @@ -0,0 +1,20719 @@ + + + +BOOST + HAAR + 20 + 20 + + 109 + + 0 + 20 + + <_> + 3 + 3.5069230198860168e-01 + + <_> + + 0 1 0 4.3272329494357109e-03 -1 -2 1 1.3076160103082657e-02 + + 3.8381900638341904e-02 8.9652568101882935e-01 + 2.6293140649795532e-01 + <_> + + 0 1 2 5.2434601821005344e-04 -1 -2 3 4.4573000632226467e-03 + + 1.0216630250215530e-01 1.2384019792079926e-01 + 6.9103831052780151e-01 + <_> + + 1 0 4 -9.2708261217921972e-04 -1 -2 5 3.3989109215326607e-04 + + 1.9536970555782318e-01 2.1014410257339478e-01 + 8.2586747407913208e-01 + <_> + 9 + 3.4721779823303223e+00 + + <_> + + 0 1 6 2.3025739938020706e-03 -1 -2 7 4.4174338690936565e-03 + + 1.0183759778738022e-01 8.2190579175949097e-01 + 1.9565549492835999e-01 + <_> + + 0 1 8 2.2203210741281509e-02 -1 -2 9 -1.7283110355492681e-04 + + 2.2054070234298706e-01 7.3263257741928101e-02 + 5.9314841032028198e-01 + <_> + + 0 1 10 4.3567270040512085e-03 -1 -2 11 + -2.6032889727503061e-03 + + 1.8441149592399597e-01 4.0322139859199524e-01 + 8.0665212869644165e-01 + <_> + + 0 1 12 1.7309630056843162e-03 -1 -2 13 + -7.8146401792764664e-03 + + 2.5483280420303345e-01 6.0570698976516724e-01 + 2.7790638804435730e-01 + <_> + + 0 1 14 -8.7343417108058929e-03 -1 -2 15 + 9.4522320432588458e-04 + + 2.8899800777435303e-01 7.6165872812271118e-01 + 3.4956431388854980e-01 + <_> + + 1 0 16 4.9414858222007751e-02 -1 -2 17 + 4.4891750440001488e-03 + + 8.1516528129577637e-01 2.8087830543518066e-01 + 6.0277748107910156e-01 + <_> + + 1 0 18 6.0313619673252106e-02 -1 -2 19 + -1.0762850288301706e-03 + + 7.6075017452239990e-01 4.4440358877182007e-01 + 1.4373120665550232e-01 + <_> + + 1 0 20 -9.5083238556981087e-03 -1 -2 21 + 7.6601309701800346e-03 + + 5.3181701898574829e-01 5.4110521078109741e-01 + 2.1806870400905609e-01 + <_> + + 1 0 22 7.6467678882181644e-03 -1 -2 23 + -8.4662932204082608e-04 + + 1.1589600145816803e-01 2.3406790196895599e-01 + 5.9903818368911743e-01 + <_> + 14 + 5.9844889640808105e+00 + + <_> + + 1 0 24 -4.8506218008697033e-03 -1 -2 25 + -4.6141650527715683e-03 + + 1.8054960668087006e-01 2.1778939664363861e-01 + 8.0182367563247681e-01 + <_> + + 0 1 26 -2.4301309604197741e-03 -1 -2 27 + 4.1787960799410939e-04 + + 1.1413549631834030e-01 1.2030939757823944e-01 + 6.1085307598114014e-01 + <_> + + 0 1 28 1.0010929545387626e-03 -1 -2 29 + 1.0577100329101086e-03 + + 2.0799599587917328e-01 3.3020541071891785e-01 + 7.5110942125320435e-01 + <_> + + 1 0 30 1.2376549420878291e-03 -1 -2 31 + 3.5315038985572755e-04 + + 2.7682220935821533e-01 1.6682930290699005e-01 + 5.8294767141342163e-01 + <_> + + 0 1 32 -1.1953660286962986e-02 -1 -2 33 + 1.4182999730110168e-03 + + 1.5087880194187164e-01 4.3912279605865479e-01 + 7.6465952396392822e-01 + <_> + + 1 0 34 3.4642980899661779e-03 -1 -2 35 + -1.4948950149118900e-02 + + 2.6515561342239380e-01 2.2980530560016632e-01 + 5.4421657323837280e-01 + <_> + + 1 0 36 -1.0506849503144622e-03 -1 -2 37 + -4.0782918222248554e-03 + + 3.6228439211845398e-01 2.6012599468231201e-01 + 7.2336578369140625e-01 + <_> + + 0 1 38 5.4242828628048301e-04 -1 -2 39 + -7.3204059153795242e-03 + + 3.8496789336204529e-01 2.9655128717422485e-01 + 5.4803091287612915e-01 + <_> + + 0 1 40 1.1421289527788758e-03 -1 -2 41 + 1.1783400550484657e-03 + + 4.1047701239585876e-01 7.2390240430831909e-01 + 2.7872839570045471e-01 + <_> + + 0 1 42 4.4077109545469284e-02 -1 -2 43 + 3.7900090683251619e-03 + + 5.6405162811279297e-01 5.9475481510162354e-01 + 3.3120200037956238e-01 + <_> + + 0 1 44 -2.4291418958455324e-03 -1 -2 45 + 9.4262324273586273e-03 + + 6.6032320261001587e-01 4.6806651353836060e-01 + 2.0643380284309387e-01 + <_> + + 0 1 46 8.0630257725715637e-03 -1 -2 47 + 5.2240812219679356e-03 + + 5.2988511323928833e-01 5.2816027402877808e-01 + 1.9095499813556671e-01 + <_> + + 0 1 48 -7.0630568079650402e-03 -1 -2 49 + 5.6897541508078575e-03 + + 1.3806459307670593e-01 5.4906368255615234e-01 + 1.2602810561656952e-01 + <_> + + 0 1 50 1.2472929665818810e-03 -1 -2 51 + 4.9543488770723343e-02 + + 2.3726630210876465e-01 5.2401661872863770e-01 + 1.7692160606384277e-01 + <_> + 19 + 8.5117864608764648e+00 + + <_> + + 1 0 52 -4.9326149746775627e-03 -1 -2 53 + 2.7918140403926373e-05 + + 1.9980649650096893e-01 2.2993800044059753e-01 + 7.3932111263275146e-01 + <_> + + 1 0 54 3.0876200180500746e-03 -1 -2 55 + 7.4669660534709692e-06 + + 1.5338400006294250e-01 2.0368589460849762e-01 + 5.8549159765243530e-01 + <_> + + 0 1 56 1.8739729421213269e-03 -1 -2 57 + 9.3380251200869679e-04 + + 2.0498959720134735e-01 3.2341998815536499e-01 + 7.3230141401290894e-01 + <_> + + 0 1 58 1.9151850137859583e-03 -1 -2 59 + -5.9683797881007195e-03 + + 3.0451491475105286e-01 2.9321339726448059e-01 + 5.6212961673736572e-01 + <_> + + 0 1 60 -7.2115601506084204e-04 -1 -2 61 + 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Edward Reynolds, Hu.mp4") +while True: + ret, frame=cap.read() + tickmark=cv2.getTickCount() + gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + faces=face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2,minNeighbors=4, minSize=(c.min_size, c.min_size)) + for (x, y, w, h) in faces: + roi_gray=gray[y:y+h, x:x+w] + #id_, conf=recognizer.predict(cv2.resize(roi_gray, (c.min_size, c.min_size))) + id_, conf=recognizer.predict(roi_gray) + if conf<=95: + color=color_ok + name=labels[id_] + else: + color=color_ko + name="Inconnu" + label=name+" "+'{:5.2f}'.format(conf) + cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, color_info, 1, cv2.LINE_AA) + cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2) + fps=cv2.getTickFrequency()/(cv2.getTickCount()-tickmark) + cv2.putText(frame, "FPS: {:05.2f}".format(fps), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, color_info, 2) + cv2.imshow('L42Project', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('q'): + break + if key==ord('a'): + for cpt in range(100): + ret, frame=cap.read() + +cv2.destroyAllWindows() +print("Fin") diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..1d033f9 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,184 @@ +# Bienvenue sur L42Project + +Ce github contient les différents codes/programmes commentés sur la chaine youtube L42Project: +https://www.youtube.com/channel/UCn09iU3hS5Fpxv0XniGv2FQ + +Si vous voulez me soutenir: +https://fr.tipeee.com/l42-project + +### Tutoriel #1: Tensorflow: construction d'un Perceptron multi couche et utilisation sur la base MNIST +https://www.youtube.com/watch?v=WeotsGN_138 + +### Tutoriel #2: Tensorflow: construction d'un réseau convolutif et utilisation sur la base MNIST +https://www.youtube.com/watch?v=mUyRdiQRJBI + +### Turoriel #3: OpenCV: détection d'objet avec detectMultiScale +https://www.youtube.com/watch?v=-3xbAkCWJCc + +### Tutoriel #4:OpenCV: détection de couleurs/objets avec inRange +https://www.youtube.com/watch?v=VKSHZGLg4zk + +### Tutoriel #5: Tensorflow: batch normalisation d'un VGGnet sur CIFAR10 +https://www.youtube.com/watch?v=vIOdUchtbhQ + +### Tutoriel #6:Tensorflow: sauvegarde et restauration d'un modèle +https://www.youtube.com/watch?v=vIOdUchtbhQ + +### Tutoriel #7: OpenCV: évènements souris +https://www.youtube.com/watch?v=jLPSnlaAnb4 + +### Tutoriel #8: OpenCV: identification avec face.LBPHFaceRecognizer partie 1 +https://www.youtube.com/watch?v=tsiy3DgAKHk + +### Tutoriel #8: OpenCV: identification avec face.LBPHFaceRecognizer partie 2 +https://www.youtube.com/watch?v=UNZ06RZRTUQ + +### Tutoriel #9 - Tensorflow - surapprentissage: dropout +https://www.youtube.com/watch?v=reV2aoa6svM + +### Tutoriel #10: Tensorflow: surapprentissage: complétion du dataset +https://www.youtube.com/watch?v=rLSnx0LiObo + +### Tutoriel #11: Labelimg et conversion des XML en np.array +https://www.youtube.com/watch?v=VWXXFFDqBqA + +### Tutoriel #12: utilisation basique de réseaux de neurones dédiés à la vision (modèle zoo) +https://www.youtube.com/watch?v=r2U-ntB-RM4 + +### Tutoriel #13: OpenCV: détection d'objet par soustraction +https://www.youtube.com/watch?v=pkzT9MlICPE + +### Tutoriel #14: OpenCV: Détection de ligne avec Canny +https://www.youtube.com/watch?v=bCElBNENCy4 + +### Tutoriel #15: Tensorflow: Réseau GoogleNet (inception v1) +https://www.youtube.com/watch?v=b4vv_vLVyho + +### Tutoriel #16: Tensorflow: Les réseaux résiduels +https://www.youtube.com/watch?v=yvzY1JP0OFY + +### Tutoriel #17: OpenCV: détection de mouvement +https://www.youtube.com/watch?v=731tP7t1BOc + +### Tutoriel #18: Sudoku partie 1 +https://www.youtube.com/watch?v=WwPHs1SJrec + +### Tutoriel #18: Sudoku partie 2 +https://www.youtube.com/watch?v=XFNg8lXe-Tk + +### Tutoriel #19: Tensorflow: Réseau Unet: segmentation d'image partie 1 +https://www.youtube.com/watch?v=PrZ3r33gewQ + +### Tutoriel #19: Tensorflow: Réseau Unet: segmentation d'image partie 2 +https://www.youtube.com/watch?v=OiqiMn-s73U + +### Tutoriel #20: Dlib: Détection et évaluation de la position de la tête +https://www.youtube.com/watch?v=ibuEFfpVWlU + +### Tutoriel #21: OpenCV: Détection d'objet avec calcBackProject +https://www.youtube.com/watch?v=nMJertuuO08 + +### Tutoriel #22: OpenCV: Suivi d'objet avec meanShift et CamShift +https://www.youtube.com/watch?v=c4msQJACeX0 + +### Tutoriel #23: Tensorflow 2.0 +https://www.youtube.com/watch?v=-lz3zHRTfow + +### Tutoriel #24: Tensorflow: Réseau GAN: générons des visages ! +https://www.youtube.com/watch?v=_5OCETzAVDs + +### Algorithme d'apprentissage: la descente de gradient +https://www.youtube.com/watch?v=0MEyDJa2GTc + +### Tutoriel #25: Lecture des panneaux de limitation de vitesse +partie 1: https://www.youtube.com/watch?v=PvD5POjXw8Q
+partie 2: https://www.youtube.com/watch?v=TYDi0SNCUr0
+partie 3: https://www.youtube.com/watch?v=fBysd-Y17Tw + +### Concours DRIVE: Digital Retinal Images for Vessel Extraction +Partie1: Mise en place du réseau UNET +https://www.youtube.com/watch?v=MQiHsZurr5k
+Partie2: Mesure de similarité: Dice et Jaccard à la rescousse ! +https://www.youtube.com/watch?v=26mpUDOS_IE + +### Tutoriel #26: OpenCV: Caméra de surveillance +https://www.youtube.com/watch?v=2JaXsL0pUzo + +### Tutoriel #27: Tensorflow 2.0: Yolo +https://www.youtube.com/watch?v=oQ0436IJUWc + +### Tutoriel #27: Tensorflow 2.0: Yolo : non max suppression +https://www.youtube.com/watch?v=nu7stszOKJA + +### Tutoriel #27: Tensorflow 2.0: Yolo : F-beta score +https://www.youtube.com/watch?v=NkY3Kh-4xN4 + +### Tutoriel #28: OpenCV: Laisser une trace +https://www.youtube.com/watch?v=358qiW8nXpw + +### Tutoriel 29: Segmentation d'image avec l'algorithme des K-moyennes +https://www.youtube.com/watch?v=ytii3XvapRY + +### Tutoriel 30: Réseau binaire avec Keras +https://www.youtube.com/watch?v=YLhDlHhthIM + +### Tutoriel 31: K-moyennes: coefficient silhouette +https://www.youtube.com/watch?v=H_AW_lwvdDk + +### Concours HC18: Mesurer un foetus à partir d'image d'échographie +https://www.youtube.com/watch?v=BCOLI8CTF00 + +### Apprentissage par renforcement: processus de décision markovien +https://www.youtube.com/watch?v=Rgxs8lfoG4I + +### Apprentissage par renforcement: équation de Bellman +https://www.youtube.com/watch?v=4Ak6OyehqJc + +### Classer de l'information avec keras (exemple avec le cancer de la peau) +https://www.youtube.com/watch?v=_X_yOC7zh4c + +### Keras: Utilisation des Callbacks +https://www.youtube.com/watch?v=_cBmcp5zi2w + +### Apprentissage par renforcement: Q learning "basique" avec un perceptron +https://www.youtube.com/watch?v=03U-3BOqfMs + +### Apprentissage par renforcement: Pacman en mode target ! +https://www.youtube.com/watch?v=F-u9AOMt7zo + +### Tutoriel34: OpenCV: Detecter des oeufs +https://www.youtube.com/watch?v=iRqlGfReGG8 + +### Tutoriel35: Tensorflow: GAN conditionnel +https://www.youtube.com/watch?v=9Je5f8UwQ98 + +### Tutoriel 36: Filtre de Kalman partie 1 +https://www.youtube.com/watch?v=IT4i_ooQDDM + +### Tutoriel 36: Filtre de Kalman partie 2 +https://www.youtube.com/watch?v=pR0TAFWnDdU + +### Tutoriel37: Local Binary Pattern +https://www.youtube.com/watch?v=zUdEaE8Kpac + +### Apprentissage par renforcement: méthode 'acteur' +https://www.youtube.com/watch?v=LtRAgxRb5eQ + +### Apprentissage par renforcement: méthode 'acteur/critique' +https://www.youtube.com/watch?v=1okjkEMP79c + +### Tutoriel 38: Vecteur embedding, TripletLoss, FaceNet +https://www.youtube.com/watch?v=x3PbnSNV5n0 + +### Tutoriel 39: RealSense sur Jetson Nano +https://www.youtube.com/watch?v=RPZB2qE8Yp4 + +### Tutoriel 40: Inférence sur Jetson Nano +https://www.youtube.com/watch?v=xU9qlCy7j1c + +### Tutoriel 41: Identification avec face_recognition +https://www.youtube.com/watch?v=HHv_V2PkZGQ + +### Parlons actuator, odrive, moteur ... +https://www.youtube.com/watch?v=Mg-KiG3Rq2Q + diff --git a/Tensorflow/concours_drive/README.md b/Tensorflow/concours_drive/README.md new file mode 100644 index 0000000..9cdbf2d --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Concours DRIVE: Digital Retinal Images for Vessel Extraction + +La vidéo du tutoriel se trouve à l'adresse suivante: +https://www.youtube.com/watch?v=MQiHsZurr5k \ No newline at end of file diff --git a/Tensorflow/concours_drive/model.py b/Tensorflow/concours_drive/model.py new file mode 100644 index 0000000..b3ff422 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive/model.py @@ -0,0 +1,75 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models + +def model(nbr): + entree=layers.Input(shape=(576, 560, 3), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result1=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result1) + + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result2=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result2) + + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result3=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result3) + + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result4=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result4) + + result=layers.Conv2D(8*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result4], axis=3) + + result=layers.Conv2D(8*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result3], axis=3) + + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result2], axis=3) + + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result1], axis=3) + + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + sortie=layers.Conv2D(1, 1, activation='sigmoid', padding='same')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model diff --git a/Tensorflow/concours_drive/train.py b/Tensorflow/concours_drive/train.py new file mode 100644 index 0000000..5458244 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive/train.py @@ -0,0 +1,98 @@ +import tensorflow as tf +from sklearn.model_selection import train_test_split +from PIL import Image +import os +import numpy as np +import random +import cv2 +import model +import traitement_images as ti + +dir_images='./training/images/' +dir_mask ='./training/1st_manual/' + +if not os.path.isdir(dir_images): + quit("The directory {} doesn't exist !".format(dir_images)) +if not os.path.isdir(dir_mask): + quit("The directory {} doesn't exist !".format(dir_mask)) + +tab_images=[] +tab_masks=[] + +list_file=os.listdir(dir_images) +if list_file is None: + quit("No file in {} !".format(dir_images)) + +for fichier in list_file: + img_orig=cv2.imread(dir_images+fichier) + tab_images.append(img_orig[:576, :560]) + num=fichier.split('_')[0] + file_mask=dir_mask+num+'_manual1.gif' + if not os.path.isfile(file_mask): + quit("Mask of {} doesn't exist in {}".format(file_mask, dir_mask)) + img_mask_orig=np.array(Image.open(file_mask)) + tab_masks.append(img_mask_orig[:576, :560]) + + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=ti.rotateImage(img_orig, angle) + img=img_r.copy() + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_mask=ti.rotateImage(img_mask_orig, angle) + tab_masks.append(img_mask[:576, :560]) + + img=cv2.flip(img_r, 0) + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_m=cv2.flip(img_mask, 0) + tab_masks.append(img_m[:576, :560]) + + img=cv2.flip(img_r, 1) + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_m=cv2.flip(img_mask, 1) + tab_masks.append(img_m[:576, :560]) + + img=cv2.flip(img_r, -1) + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_m=cv2.flip(img_mask, -1) + tab_masks.append(img_m[:576, :560]) + +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_masks =np.array(tab_masks, dtype=np.float32)[:, :, :]/255 + +train_images, test_images, train_masks, test_masks=train_test_split(tab_images, tab_masks, test_size=0.05) + +del tab_images +del tab_masks + +my_model=model.model(64) + +my_model.compile(optimizer='adam', + loss='binary_crossentropy', + metrics=['accuracy']) +my_model.fit(train_images, + train_masks, + epochs=20, + batch_size=4, + validation_data=(test_images, test_masks)) + +dir_test_images='./test/images/' + +tab_test_images=[] +tab_files=[] +for fichier in os.listdir(dir_test_images): + img=cv2.imread(dir_test_images+fichier) + tab_test_images.append(img[:576, :560]) + tab_files.append(fichier.split('_')[0]) + +tab_test_images=np.array(tab_test_images, dtype=np.float32)/255 +tab_files=np.array(tab_files) + +for id in range(len(tab_test_images)): + mask=np.zeros((584, 565, 1), dtype=np.float32) + prediction=my_model.predict(np.array([tab_test_images[id]])) + mask[:576, :560]=prediction[0]*255 + cv2.imwrite("./predictions/"+str(tab_files[id])+".png", mask) + diff --git a/Tensorflow/concours_drive/traitement_images.py b/Tensorflow/concours_drive/traitement_images.py new file mode 100644 index 0000000..7019a8e --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive/traitement_images.py @@ -0,0 +1,30 @@ +import cv2 +import numpy as np +import random + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +def bruit(image): + h, w, c=image.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def change_gamma(image, alpha=1.0, beta=0.0): + return np.clip(alpha*image+beta, 0, 255).astype(np.uint8) + +def color(image, alpha=20): + n=[random.randint(-alpha, alpha), random.randint(-alpha, alpha),random.randint(-alpha, alpha)] + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def random_change(image): + if np.random.randint(2): + img=change_gamma(image, random.uniform(0.8, 1.2), np.random.randint(100)-50) + if np.random.randint(2): + img=bruit(image) + if np.random.randint(2): + img=color(image) + return image diff --git a/Tensorflow/concours_drive_2/README.md b/Tensorflow/concours_drive_2/README.md new file mode 100644 index 0000000..8761863 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive_2/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Concours DRIVE: Digital Retinal Images for Vessel Extraction +Mesure de similarité: Dice et Jaccard à la rescousse ! + +La vidéo du tutoriel se trouve à l'adresse suivante: +https://www.youtube.com/watch?v=26mpUDOS_IE diff --git a/Tensorflow/concours_drive_2/model.py b/Tensorflow/concours_drive_2/model.py new file mode 100644 index 0000000..1dd8266 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive_2/model.py @@ -0,0 +1,87 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models + +def LossDice(y_true, y_pred): + numerateur =tf.reduce_sum(y_true*y_pred, axis=(1, 2)) + denominateur=tf.reduce_sum(y_true+y_pred, axis=(1, 2)) + dice=2*numerateur/(denominateur+1E-4) + return 1-dice + +def LossJaccard(y_true, y_pred): + intersection=tf.reduce_sum(y_true*y_pred, axis=(1, 2)) + union =tf.reduce_sum(y_true+y_pred, axis=(1, 2)) + jaccard=intersection/(union-intersection+1E-4) + return 1-jaccard + +def model(nbr): + entree=layers.Input(shape=(576, 560, 3), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result1=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result1) + + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result2=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result2) + + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result3=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result3) + + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result4=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.MaxPool2D()(result4) + + result=layers.Conv2D(8*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result4], axis=3) + + result=layers.Conv2D(8*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result3], axis=3) + + result=layers.Conv2D(4*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result2], axis=3) + + result=layers.Conv2D(2*nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.UpSampling2D()(result) + result=tf.concat([result, result1], axis=3) + + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(nbr, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + sortie=layers.Conv2D(1, 1, activation='sigmoid', padding='same')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model diff --git a/Tensorflow/concours_drive_2/train.py b/Tensorflow/concours_drive_2/train.py new file mode 100644 index 0000000..c3611d5 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive_2/train.py @@ -0,0 +1,98 @@ +import tensorflow as tf +from sklearn.model_selection import train_test_split +from PIL import Image +import os +import numpy as np +import random +import cv2 +import model +import traitement_images as ti + +dir_images='./training/images/' +dir_mask ='./training/1st_manual/' + +if not os.path.isdir(dir_images): + quit("The directory {} doesn't exist !".format(dir_images)) +if not os.path.isdir(dir_mask): + quit("The directory {} doesn't exist !".format(dir_mask)) + +tab_images=[] +tab_masks=[] + +list_file=os.listdir(dir_images) +if list_file is None: + quit("No file in {} !".format(dir_images)) + +for fichier in list_file: + img_orig=cv2.imread(dir_images+fichier) + tab_images.append(img_orig[:576, :560]) + num=fichier.split('_')[0] + file_mask=dir_mask+num+'_manual1.gif' + if not os.path.isfile(file_mask): + quit("Mask of {} doesn't exist in {}".format(file_mask, dir_mask)) + img_mask_orig=np.array(Image.open(file_mask)) + tab_masks.append(img_mask_orig[:576, :560]) + + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=ti.rotateImage(img_orig, angle) + img=img_r.copy() + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_mask=ti.rotateImage(img_mask_orig, angle) + tab_masks.append(img_mask[:576, :560]) + + img=cv2.flip(img_r, 0) + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_m=cv2.flip(img_mask, 0) + tab_masks.append(img_m[:576, :560]) + + img=cv2.flip(img_r, 1) + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_m=cv2.flip(img_mask, 1) + tab_masks.append(img_m[:576, :560]) + + img=cv2.flip(img_r, -1) + img=ti.random_change(img) + tab_images.append(img[:576, :560]) + img_m=cv2.flip(img_mask, -1) + tab_masks.append(img_m[:576, :560]) + +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_masks =np.array(tab_masks, dtype=np.float32)[:, :, :]/255 + +train_images, test_images, train_masks, test_masks=train_test_split(tab_images, tab_masks, test_size=0.05) + +del tab_images +del tab_masks + +my_model=model.model(64) + +my_model.compile(optimizer='adam', + loss=model.LossDice, + metrics=['accuracy']) +my_model.fit(train_images, + train_masks, + epochs=20, + batch_size=4, + validation_data=(test_images, test_masks)) + +dir_test_images='./test/images/' + +tab_test_images=[] +tab_files=[] +for fichier in os.listdir(dir_test_images): + img=cv2.imread(dir_test_images+fichier) + tab_test_images.append(img[:576, :560]) + tab_files.append(fichier.split('_')[0]) + +tab_test_images=np.array(tab_test_images, dtype=np.float32)/255 +tab_files=np.array(tab_files) + +for id in range(len(tab_test_images)): + mask=np.zeros((584, 565, 1), dtype=np.float32) + prediction=my_model.predict(np.array([tab_test_images[id]])) + mask[:576, :560]=prediction[0]*255 + cv2.imwrite("./predictions/"+str(tab_files[id])+".png", mask) + diff --git a/Tensorflow/concours_drive_2/traitement_images.py b/Tensorflow/concours_drive_2/traitement_images.py new file mode 100644 index 0000000..7019a8e --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_drive_2/traitement_images.py @@ -0,0 +1,30 @@ +import cv2 +import numpy as np +import random + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +def bruit(image): + h, w, c=image.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def change_gamma(image, alpha=1.0, beta=0.0): + return np.clip(alpha*image+beta, 0, 255).astype(np.uint8) + +def color(image, alpha=20): + n=[random.randint(-alpha, alpha), random.randint(-alpha, alpha),random.randint(-alpha, alpha)] + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def random_change(image): + if np.random.randint(2): + img=change_gamma(image, random.uniform(0.8, 1.2), np.random.randint(100)-50) + if np.random.randint(2): + img=bruit(image) + if np.random.randint(2): + img=color(image) + return image diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/README.md b/Tensorflow/concours_foetus/README.md new file mode 100644 index 0000000..439571f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Concours HC18: Mesurer un foetus à partir d'image d'échographie + +La vidéo du tutoriel se trouve à l'adresse suivante: +https://www.youtube.com/watch?v=BCOLI8CTF00 diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/common.py b/Tensorflow/concours_foetus/common.py new file mode 100644 index 0000000..607d50f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/common.py @@ -0,0 +1,104 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import csv +import random +import cv2 +import numpy as np +import math +import csv +import random +import config + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +def complete_dataset(image, image_ellipse, tab_images, tab_labels): + contours, hierarchy=cv2.findContours(image_ellipse[:, :, 0], cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + if len(contours) is not 2: + return 1 + else: + if len(contours[0])<6 or len(contours[1])<6: + return 1 + (x1, y1), (ma1, MA1), a1=cv2.fitEllipse(contours[0]) + (x2, y2), (ma2, MA2), a2=cv2.fitEllipse(contours[1]) + x=(x1+x2)/2 + y=(y1+y2)/2 + ma=(ma1+ma2)/2 + MA=(MA1+MA2)/2 + a=(a1+a2)/2 + tab_images.append(image[:, :, 0]) + tab_labels.append([x/config.norm, y/config.norm, MA/config.norm, ma/config.norm, a/180]) + return 0 + +def prepare_data(fichier): + with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(lignes) + tab_images=[] + tab_labels=[] + nbr=0 + for ligne in lignes: + image_orig=cv2.imread(config.dir_images+ligne[0]) + if image_orig is None: + print("Fichier absent", config.dir_images+ligne[0]) + continue + + f_ellipse=ligne[0].split('.')[0]+"_Annotation.png" + image_ellipse_orig=cv2.imread(config.dir_images+f_ellipse) + if image_ellipse_orig is None: + print("Fichier absent", config.dir_images+f_ellipse) + continue + + for angle in range(0, 360, 30): + + if np.random.randint(2)==0: + h, w, c=image_orig.shape + H=int(h*1.4) + W=int(w*1.4) + h_shift=np.random.randint(H-h) + w_shift=np.random.randint(W-w) + + i=np.zeros(shape=(H, W, c), dtype=np.uint8) + i[h_shift:h_shift+h, w_shift:w_shift+w, :]=image_orig + image_orig2=i + + i=np.zeros(shape=(H, W, c), dtype=np.uint8) + i[h_shift:h_shift+h, w_shift:w_shift+w, :]=image_ellipse_orig + image_ellipse_orig2=i + else: + image_orig2=image_orig + image_ellipse_orig2=image_ellipse_orig + + image=cv2.resize(image_orig2, (config.largeur, config.hauteur), interpolation=cv2.INTER_AREA) + image_ellipse=cv2.resize(image_ellipse_orig2, (config.largeur, config.hauteur), interpolation=cv2.INTER_AREA) + img_r=rotateImage(image, angle) + + #if np.random.randint(3)==0: + # kernel_blur=np.random.randint(2)*2+1 + # img_r=cv2.GaussianBlur(img_r, (kernel_blur, kernel_blur), 0) + + bruit=np.random.randn(config.hauteur, config.largeur, 3)*random.randint(1, 50) + img_r=np.clip(img_r+bruit, 0, 255).astype(np.uint8) + + img_ellipse=rotateImage(image_ellipse, angle) + nbr+=complete_dataset(img_r, img_ellipse, tab_images, tab_labels) + + img_f=cv2.flip(img_r, 0) + img_ellipse_f=cv2.flip(img_ellipse, 0) + nbr+=complete_dataset(img_f, img_ellipse_f, tab_images, tab_labels) + + img_f=cv2.flip(img_r, 1) + img_ellipse_f=cv2.flip(img_ellipse, 1) + nbr+=complete_dataset(img_f, img_ellipse_f, tab_images, tab_labels) + + img_f=cv2.flip(img_r, -1) + img_ellipse_f=cv2.flip(img_ellipse, -1) + nbr+=complete_dataset(img_f, img_ellipse_f, tab_images, tab_labels) + + print("Image(s) rejetée(s):", nbr) + print("Nombre d'images:", len(tab_images)) + return tab_images, tab_labels + diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/config.py b/Tensorflow/concours_foetus/config.py new file mode 100644 index 0000000..c0ae8e0 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/config.py @@ -0,0 +1,14 @@ +largeur=200 +hauteur=135 + +#largeur=220 +#hauteur=148 + + +norm=max(largeur, hauteur) + +batch_size=64 +input_model=8 + +dir_images="training_set/" +dir_images_test="test_set/" diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/genere_csv.py b/Tensorflow/concours_foetus/genere_csv.py new file mode 100644 index 0000000..b10dbd9 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/genere_csv.py @@ -0,0 +1,17 @@ +import numpy as np +import os +import cv2 +import glob +import config + +for image in glob.glob(config.dir_images+'*_HC.png'): + image_ellipse=image.split('.')[0]+"_Annotation.png" + img=cv2.imread(image_ellipse) + img=cv2.resize(img, (config.largeur, config.hauteur)) + print(img.shape) + h, w, c=img.shape + img=img[:, :, 0] + contours, hierarchy=cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + for cont in contours: + (x, y),(ma, MA) ,angle = cv2.fitEllipse(cont) + print("{}:{:f}:{:f}:{:f}:{:f}:{:f}".format(image, x/w, y/h, ma/w, MA/h, angle/180)) diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/images.py b/Tensorflow/concours_foetus/images.py new file mode 100644 index 0000000..9b92f63 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/images.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import common +import config +import model + +images, labels=common.prepare_data('training_set.csv') +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index].reshape(-1, config.hauteur, config.largeur, 1) +labels=labels[index] + +print("Nombre d'image:", len(images)) + +for i in range(len(images)): + x, y, grand_axe, petit_axe, angle=labels[i] + print("Label:", labels[i], angle*180) + img_couleur=np.tile(images[i], (1, 1, 3)) + cv2.ellipse(img_couleur, (int(x*config.norm), int(y*config.norm)), (int(petit_axe*config.norm/2), int(grand_axe*config.norm/2)), angle*180, 0., 360., (0, 0, 255), 2) + cv2.imshow("Image", img_couleur) + + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/inference.py b/Tensorflow/concours_foetus/inference.py new file mode 100644 index 0000000..7891d1b --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/inference.py @@ -0,0 +1,87 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import math +import common +import config +import model +import csv + +model=model.model(config.input_model) + +rouge=(0, 0, 255) +vert=(0, 255, 0) + +if True: + dir=config.dir_images + fichier="training_set.csv" + test=False +else: + dir=config.dir_images_test + fichier="test_set.csv" + test=True + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + for ligne in lignes: + print("LIGNE:", ligne) + print("XXX", dir+ligne[0]) + img_originale=cv2.imread(dir+ligne[0]) + if img_originale is None: + continue + print("WWW", ligne[0], dir+ligne[0], img_originale.shape) + H, W, C=img_originale.shape + mm_pixel=float(ligne[1]) + img=cv2.resize(img_originale, (config.largeur, config.hauteur)) + img2=img.copy() + img=np.array(img, dtype=np.float32)/255 + img=np.expand_dims(img[:, :, 0], axis=-1) + predictions=model(np.array([img])) + x, y, grand_axe, petit_axe, angle=predictions[0] + cv2.ellipse(img2, (x*config.norm, y*config.norm), (petit_axe*config.norm/2, grand_axe*config.norm/2), angle*180, 0., 360., rouge, 2) + print("Prediction", np.array(predictions[0])) + + if test is False: + f_ellipse=ligne[0].split('.')[0]+"_Annotation.png" + image_ellipse=cv2.imread(dir+f_ellipse) + if image_ellipse is None: + print("Fichier absent", dir+f_ellipse) + continue + img_ellipse_f_=image_ellipse[:, :, 0] + contours, hierarchy=cv2.findContours(img_ellipse_f_, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) + (x_, y_), (ma_, MA_), a_=cv2.fitEllipse(contours[0]) + cv2.ellipse(img_originale, (int(x_), int(y_)), (int(ma_/2), int(MA_/2)), a_, 0., 360., vert, 3) + + cv2.ellipse(img_originale, (x*W, y*W), (petit_axe*W/2, grand_axe*W/2), angle*180, 0., 360., rouge, 2) + + x=float(x*W*mm_pixel) + y=float(y*W*mm_pixel) + axis_x=float(grand_axe*W*mm_pixel/2) + axis_y=float(petit_axe*W*mm_pixel/2) + + r=180. + r_2=r/2 + if angle>=0.5: + angle=angle*r-r_2 + else: + angle=angle*r+r_2 + + HC=np.pi*np.sqrt(2*(axis_x**2+axis_y**2)) + + cv2.putText(img_originale, "HC: {:5.2f}mm".format(HC), (20, 30), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) + print("{},{:f},{:f},{:f},{:f},{:f} HC: {:f}mm".format(ligne[0], x, y, axis_x, axis_y, angle, HC)) + if len(ligne)==3: + cv2.putText(img_originale, "HC: {:5.2f}mm".format(float(ligne[2])), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) + print("HC: {}mm prediction: {:f}mm".format(ligne[2], HC)) + + cv2.imshow("Image originale", img_originale) + cv2.imshow("Inference", img2) + + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/model.py b/Tensorflow/concours_foetus/model.py new file mode 100644 index 0000000..25fa094 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/model.py @@ -0,0 +1,92 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import config + +def block_resnet(input, filters, kernel_size, reduce, dropout=0.): + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME', activation='relu')(input) + if dropout is not 0.: + result=layers.Dropout(dropout)(result) + if reduce is True: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=2, padding='SAME')(result) + else: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(result) + + if input.shape[-1]==filters: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=input + else: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=1, padding='SAME')(input) + result=layers.add([result, shortcut]) + if dropout is not 0.: + result=layers.Dropout(dropout)(result) + result=layers.Activation('relu')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + return result + +def model(nbr): + entree=layers.Input(shape=(config.largeur, config.hauteur, 1), dtype='float32') + + result=block_resnet(entree, 2*nbr, 3, False, 0.3) + result=block_resnet(result, 2*nbr, 3, False, 0.3) + result=block_resnet(result, 2*nbr, 3, False, 0.3) + result=block_resnet(result, 2*nbr, 3, True, 0.3) + + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 4*nbr, 3, True, 0.4) + + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, False, 0.4) + result=block_resnet(result, 8*nbr, 3, True, 0.4) + + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + result=block_resnet(result, 16*nbr, 3, False, 0.5) + + result=layers.AveragePooling2D()(result) + result=layers.Flatten()(result) + sortie=layers.Dense(5, activation='sigmoid')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/result.py b/Tensorflow/concours_foetus/result.py new file mode 100644 index 0000000..76f2d42 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/result.py @@ -0,0 +1,45 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import math +import common +import config +import model +import csv + +model=model.model(config.input_model) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +print("filename,center_x_mm,center_y_mm,semi_axes_a_mm,semi_axes_b_mm,angle_rad") +with open("test_set.csv", newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + for ligne in lignes: + img=cv2.imread(config.dir_images_test+ligne[0]) + if img is None: + continue + mm_pixel=float(ligne[1]) + H, W, C=img.shape + img=cv2.resize(img, (config.largeur, config.hauteur)) + img=np.array(img, dtype=np.float32)/255 + img=np.expand_dims(img[:, :, 0], axis=-1) + predictions=model(np.array([img])) + x, y, grand_axe, petit_axe, angle=predictions[0] + + x=float(x*W*mm_pixel) + y=float(y*W*mm_pixel) + axis_x=float(grand_axe*W*mm_pixel/2) + axis_y=float(petit_axe*W*mm_pixel/2) + + r=np.pi + r_2=r/2 + if angle>=0.5: + angle=angle*r-r_2 + else: + angle=angle*r+r_2 + + print("{},{:f},{:f},{:f},{:f},{:f}".format(ligne[0], x, y, axis_x, axis_y, angle)) + diff --git a/Tensorflow/concours_foetus/train.py b/Tensorflow/concours_foetus/train.py new file mode 100644 index 0000000..9bca13d --- /dev/null +++ b/Tensorflow/concours_foetus/train.py @@ -0,0 +1,75 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import common +import config +import model + +images, labels=common.prepare_data('training_set.csv') +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index].reshape(-1, config.hauteur, config.largeur, 1) +labels=labels[index] + +print("Nbr images:", len(images)) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)).batch(config.batch_size) + +del images +del labels + +def my_loss(labels, preds): + lambda_xy=5 + lambda_Aa=5 + lambda_angle=1 + + preds_xy=preds[:, 0:2] + preds_Aa=preds[:, 2:4] + preds_angle=preds[:, 4] + + labels_xy=labels[:, 0:2] + labels_Aa=labels[:, 2:4] + labels_angle=labels[:, 4] + + loss_xy=tf.reduce_sum(tf.math.square(preds_xy-labels_xy), axis=-1) + loss_Aa=tf.reduce_sum(tf.math.square(preds_Aa-labels_Aa), axis=-1) + loss_angle=tf.math.square(preds_angle-labels_angle) + + loss=lambda_xy*loss_xy+lambda_Aa*loss_Aa+lambda_angle*loss_angle + return loss + +model=model.model(config.input_model) + +@tf.function +def train_step(images, labels): + with tf.GradientTape() as tape: + predictions=model(images) + loss=my_loss(labels, predictions) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + +def train(train_ds, nbr_entrainement): + for entrainement in range(nbr_entrainement): + start=time.time() + for images, labels in train_ds: + train_step(images, labels) + message='Entrainement {:04d}: loss: {:6.4f}, temps: {:7.4f}' + print(message.format(entrainement+1, + train_loss.result(), + time.time()-start)) + if not entrainement%10: + checkpoint.save(file_prefix="./training/") + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-4) +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +train(train_ds, 60) +checkpoint.save(file_prefix="./training/") diff --git a/Tensorflow/tutoriel1/MNIST.py b/Tensorflow/tutoriel1/MNIST.py new file mode 100644 index 0000000..163f05a --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel1/MNIST.py @@ -0,0 +1,84 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plot +import cv2 + +nbr_ni=100 +learning_rate=0.0001 +taille_batch=100 +nbr_entrainement=200 + +mnist_train_images=np.fromfile("mnist/train-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 784)/255 +mnist_train_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/train-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] +mnist_test_images=np.fromfile("mnist/t10k-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 784)/255 +mnist_test_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/t10k-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] + +ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 784), dtype=tf.float32) +ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, 10), dtype=tf.float32) + +wci=tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=(784, nbr_ni)), dtype=tf.float32) +bci=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_ni)), dtype=tf.float32) +sci=tf.matmul(ph_images, wci)+bci +sci=tf.nn.sigmoid(sci) + +wcs=tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=(nbr_ni, 10)), dtype=tf.float32) +bcs=tf.Variable(np.zeros(shape=(10)), dtype=tf.float32) +scs=tf.matmul(sci, wcs)+bcs +scso=tf.nn.softmax(scs) + +loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=scs) +train=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss) +accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(scso, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), dtype=tf.float32)) + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + + tab_acc_train=[] + tab_acc_test=[] + for id_entrainement in range(nbr_entrainement): + print("ID entrainement", id_entrainement) + for batch in range(0, len(mnist_train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: mnist_train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: mnist_train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + + tab_acc=[] + for batch in range(0, len(mnist_train_images), taille_batch): + acc=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: mnist_train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: mnist_train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_acc.append(acc) + print("accuracy train:", np.mean(tab_acc)) + tab_acc_train.append(1-np.mean(tab_acc)) + + tab_acc=[] + for batch in range(0, len(mnist_test_images), taille_batch): + acc=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: mnist_test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: mnist_test_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_acc.append(acc) + print("accuracy test :", np.mean(tab_acc)) + tab_acc_test.append(1-np.mean(tab_acc)) + + plot.ylim(0, 1) + plot.grid() + plot.plot(tab_acc_train, label="Train error") + plot.plot(tab_acc_test, label="Test error") + plot.legend(loc="upper right") + plot.show() + + resulat=s.run(scso, feed_dict={ph_images: mnist_test_images[0:taille_batch]}) + np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.3f}'.format}) + for image in range(taille_batch): + print("image", image) + print("sortie du réseau:", resulat[image], np.argmax(resulat[image])) + print("sortie attendue :", mnist_test_labels[image], np.argmax(mnist_test_labels[image])) + cv2.imshow('image', mnist_test_images[image].reshape(28, 28)) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel1/README.md b/Tensorflow/tutoriel1/README.md new file mode 100644 index 0000000..99a9392 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel1/README.md @@ -0,0 +1,26 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réalisation d'un perceptron multicouche et utilisation sur la base MNIST + +La vidéo du tutoriel se trouve à l'adresse suivante: +https://www.youtube.com/watch?v=WeotsGN_138 + +Si vous souhaitez me soutenir: + +Le code de cette vidéo est écrit pour la version 1.X de tensorflow (je recommande la version 1.13.1), pour l'installer, il suffit de taper la commande suivante : + +`# pip install tensorflow==1.13.1` + +ou la version GPU: + +`# pip install tensorflow-gpu==1.13.1` + +Pour utiliser ce programme, vous devez récuperer les fichiers MNIST sur le site suivant: +http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ +et les placer dans le repertoire ./mnist + +La courbe d'erreur après 200 cycles d'apprentissage est la suivante : + +![alt text](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel1/graph_error.png) + +Cet apprentissage prend environ 6 minutes sur une GeForce 1080 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel1/graph_error.png b/Tensorflow/tutoriel1/graph_error.png new file mode 100644 index 0000000..c52cbd4 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel1/graph_error.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel1/log_error b/Tensorflow/tutoriel1/log_error new file mode 100644 index 0000000..f9bdcce --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel1/log_error @@ -0,0 +1,200 @@ +0:0.313583:0.327500 +1:0.480800:0.493700 +2:0.572250:0.584200 +3:0.630350:0.638400 +4:0.668667:0.674600 +5:0.695733:0.702900 +6:0.716550:0.722100 +7:0.733633:0.738100 +8:0.748117:0.752700 +9:0.759833:0.763700 +10:0.770050:0.772800 +11:0.778600:0.780700 +12:0.786300:0.788300 +13:0.792750:0.793800 +14:0.798500:0.799500 +15:0.804867:0.804600 +16:0.809367:0.809100 +17:0.813883:0.813600 +18:0.817800:0.818300 +19:0.822300:0.822200 +20:0.825900:0.825000 +21:0.829000:0.828400 +22:0.831950:0.831300 +23:0.834917:0.833700 +24:0.837567:0.836100 +25:0.840133:0.838400 +26:0.842733:0.841300 +27:0.845067:0.843300 +28:0.847617:0.845100 +29:0.849667:0.846300 +30:0.851567:0.847900 +31:0.853717:0.849800 +32:0.855650:0.851900 +33:0.857483:0.853200 +34:0.859050:0.854900 +35:0.860417:0.857600 +36:0.861533:0.859400 +37:0.863217:0.860500 +38:0.864533:0.861600 +39:0.865900:0.862700 +40:0.866917:0.863900 +41:0.868117:0.865300 +42:0.869217:0.866400 +43:0.870283:0.867400 +44:0.871050:0.869200 +45:0.871983:0.870500 +46:0.873233:0.871300 +47:0.874017:0.872400 +48:0.875033:0.873900 +49:0.875883:0.875300 +50:0.876883:0.876500 +51:0.877767:0.877300 +52:0.878433:0.878200 +53:0.879583:0.878700 +54:0.880483:0.879500 +55:0.881300:0.880700 +56:0.881933:0.881500 +57:0.882600:0.882200 +58:0.883183:0.882500 +59:0.883850:0.883100 +60:0.884350:0.883800 +61:0.885217:0.884500 +62:0.886083:0.885600 +63:0.886817:0.885900 +64:0.887500:0.886200 +65:0.888150:0.886800 +66:0.888867:0.887900 +67:0.889467:0.888400 +68:0.890200:0.888600 +69:0.890583:0.889000 +70:0.891083:0.889500 +71:0.891717:0.890000 +72:0.892183:0.890400 +73:0.892650:0.890700 +74:0.893250:0.891200 +75:0.893700:0.891600 +76:0.894500:0.892000 +77:0.894967:0.892800 +78:0.895450:0.893000 +79:0.895933:0.893300 +80:0.896500:0.893300 +81:0.897150:0.893900 +82:0.897550:0.894000 +83:0.898050:0.894900 +84:0.898467:0.895700 +85:0.899050:0.896100 +86:0.899533:0.896400 +87:0.900033:0.896800 +88:0.900483:0.897100 +89:0.900850:0.897500 +90:0.901283:0.897700 +91:0.901600:0.898000 +92:0.901967:0.898400 +93:0.902383:0.898600 +94:0.902583:0.899000 +95:0.903083:0.899600 +96:0.903400:0.900000 +97:0.903717:0.900300 +98:0.904017:0.900700 +99:0.904483:0.901100 +100:0.904783:0.901300 +101:0.905067:0.901500 +102:0.905400:0.901500 +103:0.905733:0.902000 +104:0.906133:0.902400 +105:0.906433:0.903100 +106:0.906817:0.903600 +107:0.906900:0.903700 +108:0.907250:0.904000 +109:0.907533:0.904300 +110:0.907817:0.904100 +111:0.907967:0.904100 +112:0.908217:0.904600 +113:0.908500:0.904700 +114:0.908800:0.904700 +115:0.909117:0.904900 +116:0.909250:0.905100 +117:0.909683:0.905400 +118:0.909850:0.905600 +119:0.910167:0.905700 +120:0.910417:0.906000 +121:0.910683:0.906100 +122:0.911000:0.906600 +123:0.911333:0.907000 +124:0.911717:0.907100 +125:0.912067:0.907500 +126:0.912250:0.907700 +127:0.912467:0.907600 +128:0.912700:0.907700 +129:0.912933:0.907900 +130:0.913133:0.908200 +131:0.913450:0.908300 +132:0.913783:0.908500 +133:0.914067:0.908500 +134:0.914300:0.908700 +135:0.914517:0.908700 +136:0.914717:0.909100 +137:0.914900:0.909500 +138:0.915067:0.909800 +139:0.915167:0.910200 +140:0.915333:0.910400 +141:0.915533:0.910500 +142:0.915800:0.910500 +143:0.916017:0.910400 +144:0.916217:0.910600 +145:0.916517:0.910900 +146:0.916700:0.911100 +147:0.916783:0.911300 +148:0.917050:0.911500 +149:0.917350:0.911500 +150:0.917583:0.911600 +151:0.917917:0.911600 +152:0.918100:0.911700 +153:0.918333:0.911800 +154:0.918567:0.911800 +155:0.918733:0.911700 +156:0.918867:0.911700 +157:0.919100:0.911800 +158:0.919233:0.912200 +159:0.919567:0.912300 +160:0.919783:0.912700 +161:0.920100:0.912900 +162:0.920350:0.913100 +163:0.920517:0.912900 +164:0.920750:0.913000 +165:0.920983:0.913000 +166:0.921250:0.913100 +167:0.921300:0.913200 +168:0.921400:0.913100 +169:0.921567:0.913100 +170:0.921700:0.913400 +171:0.921883:0.913500 +172:0.922067:0.913800 +173:0.922167:0.913900 +174:0.922400:0.914200 +175:0.922650:0.914500 +176:0.922817:0.914600 +177:0.922933:0.914900 +178:0.923067:0.914900 +179:0.923317:0.915200 +180:0.923550:0.915300 +181:0.923733:0.915500 +182:0.923933:0.915600 +183:0.924133:0.915800 +184:0.924367:0.915900 +185:0.924617:0.916100 +186:0.924900:0.916100 +187:0.925067:0.916000 +188:0.925367:0.916000 +189:0.925550:0.916400 +190:0.925683:0.916600 +191:0.925750:0.916900 +192:0.925917:0.917200 +193:0.926133:0.917500 +194:0.926233:0.917300 +195:0.926583:0.917400 +196:0.926850:0.917400 +197:0.926967:0.917700 +198:0.927167:0.917900 +199:0.927317:0.918000 diff --git a/Tensorflow/tutoriel10/CIFAR_10_vgg.py b/Tensorflow/tutoriel10/CIFAR_10_vgg.py new file mode 100644 index 0000000..66d7721 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel10/CIFAR_10_vgg.py @@ -0,0 +1,98 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plot +import cv2 +import vgg +from sklearn.utils import shuffle + +def read_cifar_file(file, images, labels): + shift=0 + f=np.fromfile(file, dtype=np.uint8) + while shift!=f.shape[0]: + labels.append(np.eye(10)[f[shift]]) + shift+=1 + images.append(f[shift:shift+3*32*32].reshape(3, 32, 32).transpose(1, 2, 0)/255) + shift+=3*32*32 + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=50 +labels=['avion', 'automobile', 'oiseau', 'chat', 'cerf', 'chien', 'grenouille', 'cheval', 'bateau', 'camion'] + +train_images=[] +train_labels=[] +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_3.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_4.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_5.bin", train_images, train_labels) + +test_images=[] +test_labels=[] +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/test_batch.bin", test_images, test_labels) + +images, labels, is_training, sortie, train, accuracy, save=vgg.vggnet(nbr_classes=10, learning_rate=0.01) + +def transform_img(img): + img=tf.image.random_flip_left_right(img) + img=tf.image.random_hue(img, 0.08) + img=tf.image.random_saturation(img, 0.6, 1.6) + img=tf.image.random_brightness(img, 0.05) + img=tf.image.random_contrast(img, 0.7, 1.3) + x=int(img.shape[0]) + y=int(img.shape[1]) + z=int(img.shape[2]) + img=tf.image.random_crop(img, [int(x*0.90), int(y*0.90), z]) + img=tf.image.resize_images(img, (x, y)) + return(img) + +fichier=open("log", "a") +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + + train_images=np.array(train_images, dtype=np.float32) + train_images2=tf.map_fn(transform_img, train_images) + train_images3=tf.map_fn(transform_img, train_images) + train_images4=tf.map_fn(transform_img, train_images) + train_images=tf.concat([train_images, train_images2, train_images3, train_images4], axis=0) + train_labels=np.array(train_labels) + train_labels=tf.concat([train_labels, train_labels, train_labels, train_labels], axis=0) + + train_images=s.run(train_images) + train_labels=s.run(train_labels) + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: False + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: test_images[batch:batch+taille_batch], + labels: test_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: False + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + fichier.write("{:d}:{:f}:{:f}\n".format(id_entrainement, np.mean(tab_accuracy_train), np.mean(tab_accuracy_test))) + fichier.close() + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel10/Figure_1.png b/Tensorflow/tutoriel10/Figure_1.png new file mode 100644 index 0000000..2cf5a69 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel10/Figure_1.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel10/README.md b/Tensorflow/tutoriel10/README.md new file mode 100644 index 0000000..354682d --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel10/README.md @@ -0,0 +1,15 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Surapprentissage: complétion du dataset + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=rLSnx0LiObo + +## CIFAR10 + +N'oubliez pas de récuperer la base cifar10 (binary version) à l'adresse suivante: +https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html + +### Courbes d'erreur sur la base de validation: +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel10/Figure_1.png) + +L'apprentissage prend 2h50 sur une GeForce 1080 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel10/vgg.py b/Tensorflow/tutoriel10/vgg.py new file mode 100644 index 0000000..8640b04 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel10/vgg.py @@ -0,0 +1,102 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np + +def convolution(couche_prec, taille_noyau, nbr_noyau): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(couche_prec, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')+b + return result + +def fc(couche_prec, nbr_neurone): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(couche_prec, w)+b + return result + +def vggnet(nbr_classes, learning_rate=1E-3, momentum=0.99): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 32, 32, 3), dtype=tf.float32, name='images') + ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, nbr_classes), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + result=convolution(ph_images, 3, 64) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.layers.dropout(result, 0.2, training=ph_is_training) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 64) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.2, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 128) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.2, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 128) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + + result=fc(result, 1024) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=tf.nn.relu(result) + result=fc(result, 1024) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=tf.nn.relu(result) + result=fc(result, nbr_classes) + socs=tf.nn.softmax(result, name="sortie") + + loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + return ph_images, ph_labels, ph_is_training, socs, train, accuracy, tf.train.Saver() + diff --git a/Tensorflow/tutoriel15/README.md b/Tensorflow/tutoriel15/README.md new file mode 100644 index 0000000..5fa5a34 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel15/README.md @@ -0,0 +1,11 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réseau GoogleNet (inception v1) + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=b4vv_vLVyho + +## STL10 + +N'oubliez pas de récupérer la base stl10 (binary version) à l'adresse suivante: +https://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/ + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel15/STL_10_inception.py b/Tensorflow/tutoriel15/STL_10_inception.py new file mode 100644 index 0000000..6b88436 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel15/STL_10_inception.py @@ -0,0 +1,55 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import random +from sklearn.utils import shuffle +import common + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=400 +learning_rate=1E-3 + +labels, train_images, train_labels, test_images, test_labels=common.stl10("stl10_binary") +train_images=train_images/255 +test_images=test_images/255 + +ph_images, ph_labels, ph_is_training, ph_learning_rate, socs, train, accuracy, saver=common.inception_v1(10) + +fichier=open("log", "a") +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + if not id_entrainement%10: + learning_rate*=0.99 + print("lr:", learning_rate) + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + ph_learning_rate: learning_rate, + ph_is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: test_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + fichier.write("{:d}:{:f}:{:f}\n".format(id_entrainement, np.mean(tab_accuracy_train), np.mean(tab_accuracy_test))) + fichier.close() diff --git a/Tensorflow/tutoriel15/common.py b/Tensorflow/tutoriel15/common.py new file mode 100644 index 0000000..df29bef --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel15/common.py @@ -0,0 +1,105 @@ +import numpy as np +import tensorflow as tf +from sklearn.utils import shuffle + +def stl10(path): + labels=['avion', 'oiseau', 'voiture', 'chat', 'cerf', 'chien', 'cheval', 'singe', 'bateau', 'camion'] + train_images=np.fromfile(path+"/train_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1) + train_labels=np.eye(10)[np.fromfile(path+"/train_y.bin", dtype=np.uint8)-1] + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + test_images=np.fromfile(path+"/test_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1) + test_labels=np.eye(10)[np.fromfile(path+"/test_y.bin", dtype=np.uint8)-1] + return labels, train_images, train_labels, test_images, test_labels + +def couche_convolution(couche_prec, taille_noyau, nbr_noyau, stride, b_norm, f_activation, training): + w_filtre=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b_filtre=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(couche_prec, w_filtre, strides=[1, stride, stride, 1], padding='SAME')+b_filtre + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def couche_fc(couche_prec, nbr_neurone, b_norm, f_activation, training): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(couche_prec, w)+b + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def b_inception_v1(input, nbr_1, nbr_3r, nbr_3, nbr_5r, nbr_5, nbr_pool, training): + result1=couche_convolution(input, 1, nbr_1, 1, True, tf.nn.relu, training) + + result2=couche_convolution(input, 1, nbr_3r, 1, True, tf.nn.relu, training) + result2=couche_convolution(result2, 3, nbr_3, 1, True, tf.nn.relu, training) + + result3=couche_convolution(input, 1, nbr_5r, 1, True, tf.nn.relu, training) + result3=couche_convolution(result3, 5, nbr_5, 1, True, tf.nn.relu, training) + + result4=tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + result4=couche_convolution(result4, 1, nbr_pool, 1, True, tf.nn.relu, training) + + result=tf.concat([result1, result2, result3, result4], 3) + return result + +def aux(input, training, nbr_classes): + result=tf.nn.avg_pool(input, ksize=[1, 5, 5, 1], strides=[1, 3, 3, 1], padding='VALID') + result=couche_convolution(result, 1, 128, 1, True, tf.nn.relu, training) + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + result=couche_fc(result, 1000, True, tf.nn.relu, training) + result=tf.layers.dropout(result, 0.7, training=training) + result=couche_fc(result, nbr_classes, False, None, training) + return result + +def inception_v1(nbr_classes): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 96, 96, 3), dtype=tf.float32) + ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, nbr_classes), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + ph_learning_rate=tf.placeholder(dtype=tf.float32) + + result=couche_convolution(ph_images, 5, 64, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + #result=couche_convolution(result, 3, 64, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=couche_convolution(result, 3, 192, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result=b_inception_v1(result, 64, 96, 128, 16, 32, 32, ph_is_training) + result=b_inception_v1(result, 128, 128, 192, 32, 96, 64, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result=b_inception_v1(result, 192, 96, 208, 16, 48, 64, ph_is_training) + + aux1=aux(result, ph_is_training, nbr_classes) + + result=b_inception_v1(result, 160, 112, 224, 24, 64, 64, ph_is_training) + result=b_inception_v1(result, 128, 128, 256, 24, 64, 64, ph_is_training) + result=b_inception_v1(result, 112, 144, 288, 32, 64, 64, ph_is_training) + + aux2=aux(result, ph_is_training, nbr_classes) + + result=b_inception_v1(result, 256, 160, 320, 32, 128, 128, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result=b_inception_v1(result, 256, 160, 320, 32, 128, 128, ph_is_training) + result=b_inception_v1(result, 384, 192, 384, 48, 128, 128, ph_is_training) + taille=result.get_shape()[1] + result=tf.nn.avg_pool(result, ksize=[1, taille, taille, 1], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + + result=couche_fc(result, 1000, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=couche_fc(result, nbr_classes, False, None, ph_is_training) + socs=tf.nn.softmax(result) + + loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result)+\ + 0.3*tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=aux1)+\ + 0.3*tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=aux2) + + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.RMSPropOptimizer(ph_learning_rate).minimize(loss) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + return ph_images, ph_labels, ph_is_training, ph_learning_rate, socs, train, accuracy, tf.train.Saver() diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1.png b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1.png new file mode 100644 index 0000000..7854463 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1M.png b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1M.png new file mode 100644 index 0000000..64f50a0 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1M.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2.png b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2.png new file mode 100644 index 0000000..8c44561 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2M.png b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2M.png new file mode 100644 index 0000000..6ab15b8 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2M.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3.png b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3.png new file mode 100644 index 0000000..53a191a Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3M.png b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3M.png new file mode 100644 index 0000000..06446eb Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3M.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/README.md b/Tensorflow/tutoriel16/README.md new file mode 100644 index 0000000..6017e45 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel16/README.md @@ -0,0 +1,30 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réseau ResNet + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=yvzY1JP0OFY + +## STL10 + +N'oubliez pas de récupérer la base stl10 (binary version) à l'adresse suivante: +https://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/ + +### Courbes d'erreur avec le block "1" +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1.png) + +### Courbes d'erreur avec le block "2" +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2.png) + +### Courbes d'erreur avec le block "3" +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3.png) + +### Courbes d'erreur avec le block "1M" +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel16/Figure_1M.png) + +### Courbes d'erreur avec le block "2M" +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel16/Figure_2M.png) + +### Courbes d'erreur avec le block "3M" +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel16/Figure_3M.png) + +L'apprentissage prend plus de 6h sur une GeForce 1080 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/STL10_resnet.py b/Tensorflow/tutoriel16/STL10_resnet.py new file mode 100644 index 0000000..35c6f9f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel16/STL10_resnet.py @@ -0,0 +1,53 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import random +from sklearn.utils import shuffle +import common + +taille_batch=55 +nbr_entrainement=400 +learning_rate=1E-3 + +labels, train_images, train_labels, test_images, test_labels=common.stl10("stl10_binary") +train_images=train_images/255 +test_images=test_images/255 + +ph_images, ph_labels, ph_is_training, socs, train, accuracy, saver=common.resnet(10, common.b_resnet_3M, learning_rate) + +fichier=open("log", "a") +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + ph_is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + ph_is_training: True + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: test_labels[batch:batch+taille_batch], + ph_is_training: True + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + fichier.write("{:d}:{:f}:{:f}\n".format(id_entrainement, np.mean(tab_accuracy_train), np.mean(tab_accuracy_test))) + fichier.close() diff --git a/Tensorflow/tutoriel16/common.py b/Tensorflow/tutoriel16/common.py new file mode 100644 index 0000000..e4080e9 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel16/common.py @@ -0,0 +1,201 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle + +def stl10(path): + labels=['avion', 'oiseau', 'voiture', 'chat', 'cerf', 'chien', 'cheval', 'singe', 'bateau', 'camion'] + train_images=np.fromfile(path+"/train_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1) + train_labels=np.eye(10)[np.fromfile(path+"/train_y.bin", dtype=np.uint8)-1] + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + test_images=np.fromfile(path+"/test_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1) + test_labels=np.eye(10)[np.fromfile(path+"/test_y.bin", dtype=np.uint8)-1] + return labels, train_images, train_labels, test_images, test_labels + +def convolution(input, taille_noyau, nbr_noyau, stride, b_norm, f_activation, training): + w_filtre=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(input.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b_filtre=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(input, w_filtre, strides=[1, stride, stride, 1], padding='SAME')+b_filtre + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def fc(input, nbr_neurone, b_norm, f_activation, training): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(input.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(input, w)+b + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def b_resnet_1(input, kernel, nbr_cc, reduce, training, dropout=None): + if reduce is True: + stride=2 + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], stride, True, tf.nn.relu, training) + else: + stride=1 + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], stride, True, tf.nn.relu, training) + else: + result2=input + result=input + for shift in range(len(kernel)-1): + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], stride, True, tf.nn.relu, training) + stride=1 + result=convolution(result, kernel[len(kernel)-1], nbr_cc[len(kernel)-1], stride, True, None, training) + result=result+result2 + result=tf.nn.relu(result) + if dropout is not None: + result=tf.layers.dropout(result, dropout) + return result + +def b_resnet_1M(input, kernel, nbr_cc, reduce, training, dropout=None): + if reduce is True: + result=tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result2=tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(result2, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result=input + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result2=input + for shift in range(len(kernel)-1): + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], 1, True, tf.nn.relu, training) + result=convolution(result, kernel[len(kernel)-1], nbr_cc[len(kernel)-1], 1, True, None, training) + result=result+result2 + result=tf.nn.relu(result) + if dropout is not None: + result=tf.layers.dropout(result, dropout) + return result + +def b_resnet_2(input, kernel, nbr_cc, reduce, training, dropout=None): + if reduce is True: + stride=2 + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], stride, True, tf.nn.relu, training) + else: + stride=1 + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], stride, True, tf.nn.relu, training) + else: + result2=input + result=input + for shift in range(len(kernel)-1): + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], stride, True, tf.nn.relu, training) + stride=1 + result=convolution(result, kernel[len(kernel)-1], nbr_cc[len(kernel)-1], stride, False, None, training) + result=result+result2 + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + result=tf.nn.relu(result) + if dropout is not None: + result=tf.layers.dropout(result, dropout) + return result + +def b_resnet_2M(input, kernel, nbr_cc, reduce, training, dropout=None): + if reduce is True: + result=tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result2=tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(result2, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result=input + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result2=input + for shift in range(len(kernel)-1): + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], 1, True, tf.nn.relu, training) + result=convolution(result, kernel[len(kernel)-1], nbr_cc[len(kernel)-1], 1, False, None, training) + result=result+result2 + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + result=tf.nn.relu(result) + if dropout is not None: + result=tf.layers.dropout(result, dropout) + return result + +def b_resnet_3(input, kernel, nbr_cc, reduce, training, dropout=None): + if reduce is True: + stride=2 + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], stride, True, tf.nn.relu, training) + else: + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result2=input + stride=1 + result=input + for shift in range(len(kernel)-1): + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], stride, True, tf.nn.relu, training) + stride=1 + shift=len(kernel)-1 + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], stride, True, None, training) + result=result+result2 + if dropout is not None: + result=tf.layers.dropout(result, dropout) + return result + +def b_resnet_3M(input, kernel, nbr_cc, reduce, training, dropout=None): + if reduce is True: + result =tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result2=tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(result2, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result=convolution(input, kernel[0], nbr_cc[0], 1, True, tf.nn.relu, training) + if nbr_cc[-1]!=int(input.get_shape()[-1]): + result2=convolution(input, 1, nbr_cc[-1], 1, True, tf.nn.relu, training) + else: + result2=input + for shift in range(1, len(kernel)): + result=convolution(result, kernel[shift], nbr_cc[shift], 1, True, tf.nn.relu, training) + result=result+result2 + if dropout is not None: + result=tf.layers.dropout(result, dropout) + return result + +def resnet(nbr_classes, b_resnet, learning_rate): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 96, 96, 3), dtype=tf.float32) + ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, nbr_classes), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + #result=convolution(ph_images, 7, 64, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=convolution(ph_images, 5, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [64, 64, 256], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [64, 64, 256], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [64, 64, 256], False, ph_is_training, None) + + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [128, 128, 512], True, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [128, 128, 512], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [128, 128, 512], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [128, 128, 512], False, ph_is_training, None) + + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [256, 256, 1024], True, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [256, 256, 1024], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [256, 256, 1024], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [256, 256, 1024], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [256, 256, 1024], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [256, 256, 1024], False, ph_is_training, None) + + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [512, 512, 2048], True, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [512, 512, 2048], False, ph_is_training, None) + result=b_resnet(result, [1, 3, 1], [512, 512, 2048], False, ph_is_training, None) + taille=result.get_shape()[1] + result=tf.nn.avg_pool(result, ksize=[1, taille, taille, 1], strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + result=fc(result, nbr_classes, False, None, ph_is_training) + socs=tf.nn.softmax(result) + + loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + return ph_images, ph_labels, ph_is_training, socs, train, accuracy, tf.train.Saver() diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-1/README.md b/Tensorflow/tutoriel19-1/README.md new file mode 100644 index 0000000..fbe5f43 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-1/README.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réseau Unet: segmentation d'image + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=PrZ3r33gewQ + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-1/detection.py b/Tensorflow/tutoriel19-1/detection.py new file mode 100644 index 0000000..f3911d8 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-1/detection.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import tensorflow as tf +import os +import numpy as np +import cv2 + +width=160 +height=120 + +dir='dataE/' + +with tf.Session() as s: + saver=tf.train.import_meta_graph('./mon_modele/modele.meta') + saver.restore(s, tf.train.latest_checkpoint('./mon_modele/')) + graph=tf.get_default_graph() + images=graph.get_tensor_by_name("entree:0") + sortie=graph.get_tensor_by_name("sortie:0") + + for file in os.listdir(dir+'CameraRGB/'): + img=cv2.resize(cv2.imread(dir+'CameraRGB/'+file), (width, height))/255 + cv2.imshow("image", img) + m=cv2.resize(cv2.imread(dir+'CameraSeg/'+file)[:,:,2], (width, height)) + m[m==7]=255 + m[m!=255]=0 + cv2.imshow("mask 7", m) + m=cv2.resize(cv2.imread(dir+'CameraSeg/'+file)[:,:,2], (width, height)) + m[m==9]=255 + m[m!=255]=0 + cv2.imshow("mask 9", m) + prediction=s.run(sortie, feed_dict={images:[img]}) + cv2.imshow("mask prediction 7", prediction[0][:,:,0]) + cv2.imshow("mask prediction 9", prediction[0][:,:,1]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-1/read_image.py b/Tensorflow/tutoriel19-1/read_image.py new file mode 100644 index 0000000..316b463 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-1/read_image.py @@ -0,0 +1,13 @@ +import cv2 +import os + +dir='dataA/' + +for file in os.listdir(dir+'CameraRGB/'): + img=cv2.imread(dir+'CameraRGB/'+file) + cv2.imshow("image", img) + mask=cv2.imread(dir+'CameraSeg/'+file) + cv2.imshow("mask", mask*25) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-1/train.py b/Tensorflow/tutoriel19-1/train.py new file mode 100644 index 0000000..8039648 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-1/train.py @@ -0,0 +1,147 @@ +import cv2 +import os +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.model_selection import train_test_split + +dir_img="CameraRGB/" +dir_mask="CameraSeg/" + +width=160 +height=120 + +taille_batch=50 +nbr_entrainement=100 + +def convolution(input, taille_noyau, nbr_cc, stride, b_norm=False, f_activation=None, training=False): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(input.get_shape()[-1]), nbr_cc))) + b=np.zeros(nbr_cc) + result=tf.nn.conv2d(input, w, strides=[1, stride, stride, 1], padding='SAME') + result=tf.nn.bias_add(result, b) + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def deconvolution(input, taille_noyau, nbr_cc, stride, b_norm=False, f_activation=None, training=False): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, nbr_cc, int(input.get_shape()[-1])))) + b=np.zeros(nbr_cc) + out_h=int(input.get_shape()[1])*stride + out_w=int(input.get_shape()[2])*stride + b_size=tf.shape(input)[0] + result=tf.nn.conv2d_transpose(input, w, output_shape=[b_size, out_h, out_w, nbr_cc], strides=[1, stride, stride, 1], padding='SAME') + result=tf.nn.bias_add(result, b) + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def unet(nbr_mask, size, learning_rate=1E-3): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, size[0], size[1], size[2]), dtype=tf.float32, name='entree') + ph_masks=tf.placeholder(shape=(None, size[0], size[1], nbr_mask), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + result=convolution(ph_images, 3, 16, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + c1=convolution(result, 3, 16, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(c1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + c2=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(c2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + c3=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(c3, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + + d3=deconvolution(result, 3, 128, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.concat((d3, c3), axis=3) + + result=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + + d2=deconvolution(result, 3, 64, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.concat((d2, c2), axis=3) + + result=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + + d1=deconvolution(result, 3, 32, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=tf.concat((d1, c1), axis=3) + + result=convolution(result, 3, 16, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 16, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training) + + result=convolution(result, 1, nbr_mask, 1, False, None, ph_is_training) + + mask=tf.nn.sigmoid(result, name="sortie") + loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=ph_masks, logits=result)) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.round(mask), ph_masks), tf.float32)) + + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + + return ph_images, ph_masks, ph_is_training, mask, train, accuracy, tf.train.Saver() + +ph_images, ph_masks, ph_is_training, mask, train, accuracy, saver=unet(2, (height, width, 3)) + +tab_img=[] +tab_mask=[] +#for dir in ['dataA/', 'dataB/', 'dataC/', 'dataD/', 'dataE/']: +for dir in ['dataA/', 'dataB/', 'dataC/', 'dataD/']: + for file in os.listdir(dir+dir_img): + tab_img.append(cv2.resize(cv2.imread(dir+dir_img+file), (width, height))/255) + img_mask=cv2.resize(cv2.imread(dir+dir_mask+file), (width, height))[:,:,2] + img_mask_result=np.zeros(shape=(height, width, 2), dtype=np.float32) + img_mask_result[:,:,0][img_mask==7]=1. + img_mask_result[:,:,1][img_mask==9]=1. + tab_mask.append(img_mask_result) + if False: + cv2.imshow("mask 7", img_mask_result[:,:,0]*255) + cv2.imshow("mask 9", img_mask_result[:,:,1]*255) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() + +tab_img=np.array(tab_img) +tab_mask=np.array(tab_mask) + +train_images, test_images, train_labels, test_labels=train_test_split(tab_img, tab_mask, test_size=.05) + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_masks: train_labels[batch:batch+taille_batch], + ph_is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_masks: train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_masks: test_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + saver.save(s, './mon_modele/modele') diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-2/README.md b/Tensorflow/tutoriel19-2/README.md new file mode 100644 index 0000000..c1aaa97 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-2/README.md @@ -0,0 +1,7 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réseau Unet: segmentation d'image partie 2 + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=OiqiMn-s73U + + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-2/detection.py b/Tensorflow/tutoriel19-2/detection.py new file mode 100644 index 0000000..b8761fd --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-2/detection.py @@ -0,0 +1,40 @@ +import tensorflow as tf +import os +import numpy as np +import cv2 + +width=200 +height=125 + +dir='dataC/' + +tab_color=[(255, 0, 0), (255, 0, 255)] +tab_label=['Voiture', 'Signalisation'] +tab_value=[0.2, 0.2] +tab_surface=[500, 200] + +with tf.Session() as s: + saver=tf.train.import_meta_graph('./mon_modele/modele.meta') + saver.restore(s, tf.train.latest_checkpoint('./mon_modele/')) + graph=tf.get_default_graph() + images=graph.get_tensor_by_name("entree:0") + sortie=graph.get_tensor_by_name("sortie:0") + l=os.listdir(dir+"CameraRGB/") + l=sorted(l) + for file in l: + img=cv2.imread(dir+"CameraRGB/"+file)[0:500, :] + prediction=s.run(sortie, feed_dict={images: [cv2.resize(img, (width, height))/255]}) + for m in range(prediction[0].shape[-1]): + mask=np.zeros(shape=(prediction[0].shape[0], prediction[0].shape[1])) + mask[prediction[0][:, :, m]>tab_value[m]]=1. + mask=cv2.resize(mask, (4*width, 4*height)) + elements=cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] + for e in elements: + if cv2.contourArea(e)>tab_surface[m]: + x,y,w,h = cv2.boundingRect(e) + cv2.putText(img, tab_label[m], (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.7, tab_color[m], 2) + cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), tab_color[m], 2) + cv2.imshow("Resultat", img) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + break diff --git a/Tensorflow/tutoriel19-2/train.py b/Tensorflow/tutoriel19-2/train.py new file mode 100644 index 0000000..3475bae --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel19-2/train.py @@ -0,0 +1,156 @@ +import cv2 +import os +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.model_selection import train_test_split + +dir_img="CameraRGB/" +dir_mask="CameraSeg/" + +width=200 +height=125 + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=100 + +def crop(tensor1, tensor2): + offsets=(0, (int(tensor1.get_shape()[1])-int(tensor2.get_shape()[1]))//2, (int(tensor1.get_shape()[2])-int(tensor2.get_shape()[2]))//2, 0) + size=(-1, int(tensor2.get_shape()[1]), int(tensor2.get_shape()[2]), -1) + return tf.slice(tensor1, offsets, size) + +def convolution(input, taille_noyau, nbr_cc, stride, b_norm=False, f_activation=None, training=False, padding='SAME'): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(input.get_shape()[-1]), nbr_cc))) + b=np.zeros(nbr_cc) + result=tf.nn.conv2d(input, w, strides=[1, stride, stride, 1], padding=padding) + result=tf.nn.bias_add(result, b) + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def deconvolution(input, taille_noyau, nbr_cc, stride, b_norm=False, f_activation=None, training=False, padding='SAME'): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, nbr_cc, int(input.get_shape()[-1])))) + b=np.zeros(nbr_cc) + if padding == 'VALID': + out_h=(int(input.get_shape()[1])-1)*stride+taille_noyau + out_w=(int(input.get_shape()[2])-1)*stride+taille_noyau + elif padding == 'SAME': + out_h=(int(input.get_shape()[1])-1)*stride+1 + out_w=(int(input.get_shape()[2])-1)*stride+1 + else: + quit("erreur padding") + b_size=tf.shape(input)[0] + result=tf.nn.conv2d_transpose(input, w, output_shape=[b_size, out_h, out_w, nbr_cc], strides=[1, stride, stride, 1], padding=padding) + result=tf.nn.bias_add(result, b) + if b_norm is True: + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=training) + if f_activation is not None: + result=f_activation(result) + return result + +def unet(nbr_mask, size, padding='SAME', learning_rate=1E-3): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, size[0], size[1], size[2]), dtype=tf.float32, name='entree') + ph_masks=tf.placeholder(shape=(None, size[0], size[1], nbr_mask), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + result=convolution(ph_images, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + c1=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=tf.nn.max_pool(c1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + c2=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=tf.nn.max_pool(c2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + c3=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=tf.nn.max_pool(c3, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 256, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=convolution(result, 3, 256, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + + d3=deconvolution(result, 3, 256, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + c3=crop(c3, d3) + result=tf.concat((d3, c3), axis=3) + + result=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=convolution(result, 3, 128, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + + d2=deconvolution(result, 3, 128, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + c2=crop(c2, d2) + result=tf.concat((d2, c2), axis=3) + + result=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=convolution(result, 3, 64, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + + d1=deconvolution(result, 3, 64, 2, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + c1=crop(c1, d1) + result=tf.concat((d1, c1), axis=3) + + result=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + result=convolution(result, 3, 32, 1, True, tf.nn.relu, ph_is_training, padding) + + result=convolution(result, 1, nbr_mask, 1, False, None, ph_is_training, padding) + result=tf.image.resize_images(result, (ph_masks.get_shape()[1], ph_masks.get_shape()[2])) + mask=tf.nn.sigmoid(result, name="sortie") + + loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=ph_masks, logits=result)) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.round(mask), ph_masks), tf.float32)) + + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + + return ph_images, ph_masks, ph_is_training, mask, train, accuracy, tf.train.Saver() + +ph_images, ph_masks, ph_is_training, mask, train, accuracy, saver=unet(2, (height, width, 3), 'VALID') + +tab_img=[] +tab_mask=[] +#for dir in ['../tutoriel19-1/dataA/', '../tutoriel19-1/dataB/', '../tutoriel19-1/dataC/', '../tutoriel19-1/dataD/', '../tutoriel19-1/dataE/']: +for dir in ['../tutoriel19-1/dataA/', '../tutoriel19-1/dataB/', '../tutoriel19-1/dataC/', '../tutoriel19-1/dataD/']: + for file in os.listdir(dir+dir_img): + tab_img.append(cv2.resize(cv2.imread(dir+dir_img+file)[0:500, 0:800], (width, height))/255) + img_mask=cv2.resize(cv2.imread(dir+dir_mask+file)[0:500, 0:800], (width, height))[:,:,2] + img_mask_result=np.zeros(shape=(height, width, 2), dtype=np.float32) + img_mask_result[:,:,0][img_mask==10]=1. + img_mask_result[:,:,1][img_mask==12]=1. + tab_mask.append(img_mask_result) + +tab_img=np.array(tab_img) +tab_mask=np.array(tab_mask) + +train_images, test_images, train_labels, test_labels=train_test_split(tab_img, tab_mask, test_size=.05) + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_masks: train_labels[batch:batch+taille_batch], + ph_is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_masks: train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_masks: test_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + saver.save(s, './mon_modele/modele') diff --git a/Tensorflow/tutoriel2/MNIST_convolution.py b/Tensorflow/tutoriel2/MNIST_convolution.py new file mode 100644 index 0000000..2b94674 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel2/MNIST_convolution.py @@ -0,0 +1,94 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plot +import cv2 + +def convolution(couche_prec, taille_noyau, nbr_noyau): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(couche_prec, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')+b + return result + +def fc(couche_prec, nbr_neurone): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(couche_prec, w)+b + return result + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=3 +learning_rate=0.001 + +mnist_train_images=np.fromfile("mnist/train-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 28, 28, 1)/255 +mnist_train_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/train-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] +mnist_test_images=np.fromfile("mnist/t10k-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 28, 28, 1)/255 +mnist_test_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/t10k-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] + +ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32) +ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, 10), dtype=tf.float32) + +result=convolution(ph_images, 5, 32) +result=convolution(result, 5, 32) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + +result=convolution(result, 5, 128) +result=convolution(result, 5, 128) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + +result=tf.contrib.layers.flatten(result) + +result=fc(result, 512) +result=tf.nn.sigmoid(result) +result=fc(result, 10) +scso=tf.nn.softmax(result) + +loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) +train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) +accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(scso, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + tab_accuracy_train=[] + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(mnist_train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: mnist_train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: mnist_train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + for batch in np.arange(0, len(mnist_train_images), taille_batch): + precision=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: mnist_train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: mnist_train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_train.append(precision) + for batch in np.arange(0, len(mnist_test_images), taille_batch): + precision=s.run(accuracy, feed_dict={ + ph_images: mnist_test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: mnist_test_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_accuracy_test.append(precision) + print("> Entrainement", id_entrainement) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + + plot.ylim(0, 1) + plot.grid() + plot.plot(tab_train, label="Train error") + plot.plot(tab_test, label="Test error") + plot.legend(loc="upper right") + plot.show() + + resulat=s.run(scso, feed_dict={ph_images: mnist_test_images[0:taille_batch]}) + np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.3f}'.format}) + for image in range(taille_batch): + print("image", image) + print("sortie du réseau:", resulat[image], np.argmax(resulat[image])) + print("sortie attendue :", mnist_test_labels[image], np.argmax(mnist_test_labels[image])) + cv2.imshow('image', mnist_test_images[image]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break diff --git a/Tensorflow/tutoriel2/README.md b/Tensorflow/tutoriel2/README.md new file mode 100644 index 0000000..bacf0e2 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel2/README.md @@ -0,0 +1,25 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réalisation d'un réseau convolutif et utilisation sur la base MNIST + +La vidéo du tutoriel se trouve à l'adresse suivante: +https://www.youtube.com/watch?v=mUyRdiQRJBI + +Si vous souhaitez me soutenir: + +Le code de cette vidéo est écrit pour la version 1.X de tensorflow (je recommande la version 1.13.1), pour l'installer, il suffit de taper la commande suivante : + +`# pip install tensorflow==1.13.1` + +ou la version GPU: + +`# pip install tensorflow-gpu==1.13.1` + +Pour utiliser ce programme, vous devez récuperer les fichiers MNIST sur le site suivant: +http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ +et les placer dans le repertoire ./mnist + +La courbe d'erreur après 200 cycles d'apprentissage est la suivante : + +![alt text](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel2/graph_error.png) + +L'apprentissage prend environ 35 minutes sur une GeForce 1080 diff --git a/Tensorflow/tutoriel2/graph_error.png b/Tensorflow/tutoriel2/graph_error.png new file mode 100644 index 0000000..b43216e Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel2/graph_error.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel2/log_error b/Tensorflow/tutoriel2/log_error new file mode 100644 index 0000000..076ab83 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel2/log_error @@ -0,0 +1,200 @@ +0:0.394567:0.402900 +1:0.487783:0.498400 +2:0.556483:0.562900 +3:0.666317:0.667800 +4:0.719817:0.723000 +5:0.665250:0.665400 +6:0.632883:0.637300 +7:0.645533:0.653300 +8:0.582667:0.595900 +9:0.682800:0.680900 +10:0.679067:0.680400 +11:0.689933:0.694900 +12:0.608850:0.616400 +13:0.646267:0.648700 +14:0.700233:0.705700 +15:0.604517:0.604800 +16:0.703417:0.706600 +17:0.744233:0.751700 +18:0.767233:0.770000 +19:0.664367:0.665900 +20:0.703983:0.703200 +21:0.711650:0.715200 +22:0.681983:0.687100 +23:0.729483:0.737800 +24:0.694517:0.694500 +25:0.729733:0.735300 +26:0.727667:0.736100 +27:0.727283:0.726800 +28:0.728900:0.734200 +29:0.673317:0.678600 +30:0.631750:0.637900 +31:0.695350:0.702800 +32:0.697967:0.706800 +33:0.688217:0.698100 +34:0.668683:0.669900 +35:0.712167:0.717200 +36:0.633217:0.635100 +37:0.729250:0.731600 +38:0.769667:0.775600 +39:0.787717:0.795900 +40:0.710100:0.717700 +41:0.752083:0.759900 +42:0.747650:0.753200 +43:0.770250:0.775600 +44:0.776183:0.783900 +45:0.776567:0.783000 +46:0.779767:0.786700 +47:0.777167:0.782000 +48:0.730217:0.735000 +49:0.757633:0.759300 +50:0.732167:0.741700 +51:0.744833:0.751500 +52:0.764850:0.766600 +53:0.767033:0.773100 +54:0.776567:0.783200 +55:0.788350:0.794400 +56:0.736117:0.738100 +57:0.767867:0.771600 +58:0.751817:0.759400 +59:0.750967:0.761000 +60:0.727200:0.727100 +61:0.746750:0.743000 +62:0.760017:0.756500 +63:0.768400:0.764600 +64:0.774700:0.773100 +65:0.779467:0.775300 +66:0.782733:0.779900 +67:0.785433:0.782000 +68:0.787467:0.784300 +69:0.789333:0.786200 +70:0.790650:0.787000 +71:0.791417:0.788500 +72:0.792683:0.789700 +73:0.793350:0.789700 +74:0.794217:0.790800 +75:0.794433:0.791200 +76:0.795067:0.791600 +77:0.795550:0.792600 +78:0.795933:0.792400 +79:0.796700:0.792300 +80:0.797150:0.792600 +81:0.797333:0.792700 +82:0.797817:0.793100 +83:0.798417:0.793000 +84:0.798617:0.793400 +85:0.798833:0.793800 +86:0.799083:0.794000 +87:0.799467:0.794100 +88:0.799567:0.794500 +89:0.799817:0.795200 +90:0.799850:0.795400 +91:0.800100:0.795300 +92:0.800283:0.795200 +93:0.800467:0.794800 +94:0.800600:0.795000 +95:0.800750:0.795300 +96:0.800850:0.795400 +97:0.801067:0.795900 +98:0.801067:0.795600 +99:0.801317:0.795500 +100:0.801300:0.795600 +101:0.801617:0.795700 +102:0.801717:0.796000 +103:0.801783:0.796200 +104:0.801867:0.796100 +105:0.802117:0.796300 +106:0.802133:0.796600 +107:0.802167:0.796500 +108:0.802300:0.796500 +109:0.802383:0.796300 +110:0.802400:0.796300 +111:0.802450:0.796200 +112:0.802517:0.796300 +113:0.802483:0.796300 +114:0.802533:0.796500 +115:0.802700:0.796400 +116:0.802583:0.796600 +117:0.802533:0.796500 +118:0.802633:0.796500 +119:0.802650:0.796600 +120:0.802483:0.796600 +121:0.802517:0.796600 +122:0.802567:0.796600 +123:0.802667:0.796600 +124:0.802700:0.796600 +125:0.802850:0.796800 +126:0.802767:0.796800 +127:0.802750:0.796700 +128:0.802833:0.796700 +129:0.802883:0.796600 +130:0.802917:0.796600 +131:0.802883:0.796700 +132:0.802967:0.797000 +133:0.802967:0.797100 +134:0.803083:0.797000 +135:0.803083:0.797000 +136:0.803050:0.797200 +137:0.803150:0.797300 +138:0.803200:0.797300 +139:0.803300:0.797400 +140:0.803283:0.797400 +141:0.803350:0.797300 +142:0.803400:0.797300 +143:0.803417:0.797100 +144:0.803417:0.797200 +145:0.803400:0.797200 +146:0.803433:0.797100 +147:0.803600:0.797100 +148:0.803650:0.797200 +149:0.803667:0.797200 +150:0.803717:0.797200 +151:0.803750:0.797200 +152:0.803750:0.797100 +153:0.803783:0.797100 +154:0.803717:0.797100 +155:0.803750:0.797000 +156:0.803733:0.797000 +157:0.803783:0.797000 +158:0.803817:0.797100 +159:0.803950:0.797200 +160:0.804083:0.797000 +161:0.804183:0.797000 +162:0.804183:0.797200 +163:0.804350:0.797300 +164:0.804400:0.797300 +165:0.804400:0.797200 +166:0.804400:0.797100 +167:0.804467:0.797100 +168:0.804417:0.797000 +169:0.804383:0.797000 +170:0.804400:0.797000 +171:0.804433:0.796900 +172:0.804433:0.796800 +173:0.804483:0.796800 +174:0.804467:0.796800 +175:0.804450:0.796900 +176:0.804483:0.796800 +177:0.804467:0.796700 +178:0.804517:0.796400 +179:0.804533:0.796500 +180:0.804600:0.796500 +181:0.804550:0.796400 +182:0.804517:0.796300 +183:0.804583:0.796300 +184:0.804617:0.796400 +185:0.804633:0.796400 +186:0.804633:0.796500 +187:0.804633:0.796600 +188:0.804717:0.796800 +189:0.804683:0.796900 +190:0.804783:0.796900 +191:0.804850:0.796900 +192:0.804950:0.796900 +193:0.804983:0.796800 +194:0.804967:0.796800 +195:0.804967:0.796900 +196:0.804967:0.797000 +197:0.804967:0.797000 +198:0.805000:0.797000 +199:0.805000:0.797200 diff --git a/Tensorflow/tutoriel23/README.md b/Tensorflow/tutoriel23/README.md new file mode 100644 index 0000000..3772ab8 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel23/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Tensorflow 2.0 + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=-lz3zHRTfow + diff --git a/Tensorflow/tutoriel23/mnist.py b/Tensorflow/tutoriel23/mnist.py new file mode 100644 index 0000000..2c3ba3b --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel23/mnist.py @@ -0,0 +1,74 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import numpy as np +import time + +batch_size=64 +nbr_entrainement=5 + +(x_train, y_train), (x_test, y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data() +x_train=(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) +x_test=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(batch_size) + +model = models.Sequential([ + layers.Conv2D(64, 3, strides=2, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Conv2D(128, 3, strides=2, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Flatten(), + layers.Dense(512, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Dense(10, activation='softmax') +]) + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam() +loss_object=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() +train_loss=tf.keras.metrics.Mean() +train_accuracy=tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy() +test_loss=tf.keras.metrics.Mean() +test_accuracy=tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy() + +@tf.function +def train_step(images, labels): + with tf.GradientTape() as tape: + predictions=model(images) + loss=loss_object(labels, predictions) + gradients=tape.gradient(loss, model.trainable_variables) + optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) + train_loss(loss) + train_accuracy(labels, predictions) + +def train(train_ds, nbr_entrainement): + for entrainement in range(nbr_entrainement): + start=time.time() + for images, labels in train_ds: + train_step(images, labels) + message='Entrainement {:04d}, loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(entrainement+1, + train_loss.result(), + train_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + train_loss.reset_states() + train_accuracy.reset_states() + +def test(test_ds): + start=time.time() + for test_images, test_labels in test_ds: + predictions=model(test_images) + t_loss=loss_object(test_labels, predictions) + test_loss(t_loss) + test_accuracy(test_labels, predictions) + message='Loss: {:6.4f}, accuracy: {:7.4f}%, temps: {:7.4f}' + print(message.format(test_loss.result(), + test_accuracy.result()*100, + time.time()-start)) + +print("Entrainement") +train(train_ds, nbr_entrainement) + +print("Jeu de test") +test(test_ds) + diff --git a/Tensorflow/tutoriel23/test_vitesse_1.py b/Tensorflow/tutoriel23/test_vitesse_1.py new file mode 100644 index 0000000..447cfee --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel23/test_vitesse_1.py @@ -0,0 +1,34 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +from tensorflow.keras import layers + +mnist = tf.keras.datasets.mnist + +(x_train, y_train),(x_test, y_test)=mnist.load_data() +batch_size=64 +epochs=5 + +(x_train, y_train), (x_test, y_test)=mnist.load_data() +x_train=(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) +x_test=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(batch_size) + +model = tf.keras.models.Sequential([ + layers.Conv2D(64, 3, strides=2, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Conv2D(128, 3, strides=2, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Flatten(), + layers.Dense(512, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Dense(10, activation='softmax') +]) + +model.compile(optimizer='adam', + loss='sparse_categorical_crossentropy', + metrics=['accuracy']) + +model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs) +#model.evaluate(x_test, y_test) diff --git a/Tensorflow/tutoriel23/test_vitesse_2.py b/Tensorflow/tutoriel23/test_vitesse_2.py new file mode 100644 index 0000000..8e935ee --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel23/test_vitesse_2.py @@ -0,0 +1,58 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle + +batch_size=16 +epochs=5 + +def stl10(path): + labels=['avion', 'oiseau', 'voiture', 'chat', 'cerf', 'chien', 'cheval', 'singe', 'bateau', 'camion'] + train_images=np.fromfile(path+"/train_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1) + train_labels=np.fromfile(path+"/train_y.bin", dtype=np.uint8)-1 + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + test_images=np.fromfile(path+"/test_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1) + test_labels=np.fromfile(path+"/test_y.bin", dtype=np.uint8)-1 + return labels, train_images, train_labels, test_images, test_labels + +labels, x_train, y_train, x_test, y_test=stl10("stl10_binary") +x_train=(x_train/255).astype(np.float32) +x_test=(x_test/255).astype(np.float32) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(batch_size) + +model=models.Sequential([ + layers.Conv2D(256, 5, strides=1), + layers.BatchNormalization(), + layers.Activation('relu'), + layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), + + layers.Conv2D(512, 5, strides=1), + layers.BatchNormalization(), + layers.Activation('relu'), + layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), + + layers.Conv2D(1024, 5, strides=1), + layers.BatchNormalization(), + layers.Activation('relu'), + layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), + + layers.Conv2D(2048, 5, strides=1), + layers.BatchNormalization(), + layers.Activation('relu'), + layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2), + + layers.Flatten(), + layers.Dense(1024, activation='relu'), + layers.BatchNormalization(), + layers.Dense(10, activation='softmax') +]) + +model.compile(optimizer='adam', + loss='sparse_categorical_crossentropy', + metrics=['accuracy']) + +model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs) +#model.evaluate(x_test, y_test) +#model.summary() diff --git a/Tensorflow/tutoriel24/GAN_entrainement.py b/Tensorflow/tutoriel24/GAN_entrainement.py new file mode 100644 index 0000000..1feb8d9 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel24/GAN_entrainement.py @@ -0,0 +1,139 @@ +from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers +import numpy as np +import os +import cv2 +import time +import math +import re + +taille_batch=128 +nbr_entrainement=10000 +bruit_dim=100 +nbr_exemples=36 +dir_faces='faces/' + +def generateur_model(): + model=tf.keras.Sequential() + + model.add(layers.Dense(4*4*1024, use_bias=False, input_shape=(bruit_dim,))) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.LeakyReLU()) + model.add(layers.Reshape((4, 4, 1024))) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(512, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.LeakyReLU()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(256, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.LeakyReLU()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(3, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='sigmoid')) + + return model + +def discriminateur_model(): + model=tf.keras.Sequential() + + model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[128, 128, 3])) + model.add(layers.LeakyReLU()) + model.add(layers.BatchNormalization()) + + model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) + model.add(layers.LeakyReLU()) + model.add(layers.BatchNormalization()) + + model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')) + model.add(layers.LeakyReLU()) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Dropout(0.2)) + + model.add(layers.Conv2D(512, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')) + model.add(layers.LeakyReLU()) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Dropout(0.3)) + + model.add(layers.Conv2D(512, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same')) + model.add(layers.LeakyReLU()) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.Dropout(0.3)) + + model.add(layers.Flatten()) + model.add(layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu)) + model.add(layers.Dense(1)) + + return model + +@tf.function +def train_step(vrais_visages): + bruit=tf.random.normal([taille_batch, bruit_dim]) + with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: + faux_visages=generateur(bruit, training=True) + + prediction_vrais_visages=discriminateur(vrais_visages, training=True) + prediction_faux_visages =discriminateur(faux_visages , training=True) + + generateur_loss =cross_entropy(tf.ones_like (prediction_faux_visages ), prediction_faux_visages) + discriminateur_loss=cross_entropy(tf.ones_like (prediction_vrais_visages), prediction_vrais_visages)+\ + cross_entropy(tf.zeros_like(prediction_faux_visages ), prediction_faux_visages ) + + gradients_generateur =gen_tape.gradient(generateur_loss , generateur.trainable_variables) + gradients_discriminateur=disc_tape.gradient(discriminateur_loss, discriminateur.trainable_variables) + + generateur_optimizer.apply_gradients (zip(gradients_generateur , generateur.trainable_variables)) + discriminateur_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_discriminateur, discriminateur.trainable_variables)) + +def train(dataset, nbr_entrainement, bruit_pour_exemple=None): + m=0 + for file in sorted(os.listdir('.')): + f=re.search('img_(.+?).png', file) + if f: + m=int(f.group(1)) + checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training_checkpoints/")) + for entrainement in range(m, nbr_entrainement): + start=time.time() + for image_batch in dataset: + train_step(image_batch) + if bruit_pour_exemple is not None: + generatation_exemples(generateur, entrainement+1, bruit_pour_exemple) + if (entrainement+1)%100==0: + checkpoint.save(file_prefix="./training_checkpoints/ckpt") + print ('Entrainement {}: temps {} secondes'.format(entrainement+1, time.time()-start)) + +def generatation_exemples(model, entrainement, bruit_pour_exemple): + test_images=model(bruit_pour_exemple, training=False) + n=int(math.sqrt(len(bruit_pour_exemple))) + tab_img_test=np.zeros(shape=(128*n, 128*n, 3), dtype=np.float32) + for i in range(n): + for j in range(n): + tab_img_test[i*128:(i+1)*128, j*128:(j+1)*128, :]=test_images[i*n+j] + cv2.imwrite('img_{:05d}.png'.format(entrainement), tab_img_test*255) + +train_images=[] +for file in os.listdir(dir_faces): + if file.endswith("jpg"): + img=cv2.imread(dir_faces+file, cv2.IMREAD_COLOR) + if img is not None: + train_images.append(cv2.resize(img, (128, 128))) +train_images=np.array(train_images, dtype=np.float32)/255 + +generateur=generateur_model() +discriminateur=discriminateur_model() +cross_entropy=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) +generateur_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) +discriminateur_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) +checkpoint=tf.train.Checkpoint(generateur_optimizer=generateur_optimizer, + discriminateur_optimizer=discriminateur_optimizer, + generateur=generateur, + discriminateur=discriminateur) +bruit_pour_exemple=tf.random.normal([nbr_exemples, bruit_dim]) +train_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).batch(taille_batch) +train(train_dataset ,nbr_entrainement, bruit_pour_exemple) diff --git a/Tensorflow/tutoriel24/GAN_gen.py b/Tensorflow/tutoriel24/GAN_gen.py new file mode 100644 index 0000000..9b689f1 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel24/GAN_gen.py @@ -0,0 +1,80 @@ +from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers +import numpy as np +import os +import cv2 +import time +import math +import re + +batch_size=128 +epochs=10000 +noise_dim=100 +num_examples_to_generate=36 + +def make_generator_model(): + model=tf.keras.Sequential() + + model.add(layers.Dense(4*4*1024, use_bias=False, input_shape=(noise_dim,))) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.LeakyReLU()) + + model.add(layers.Reshape((4, 4, 1024))) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(512, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.LeakyReLU()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(256, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + model.add(layers.LeakyReLU()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)) + model.add(layers.BatchNormalization()) + + model.add(layers.Conv2DTranspose(3, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='sigmoid')) + + return model + +generator=make_generator_model() +checkpoint=tf.train.Checkpoint(generator=generator) + +checkpoint.restore("./training_checkpoints/ckpt-90") + +d=50 +flag=1 +while True: + if flag: + bruit=tf.random.normal([1, noise_dim]) + test_images=generator(bruit, training=False) + v=bruit[0][d] + img=np.float32(test_images[0]) + print(">>> {}:{:6.8f}".format(d, v)) + cv2.imshow("image", img) + flag=1 + key=cv2.waitKey() + if key==ord('q'): + quit() + if key==ord('o'): + d=min(100, d+1) + flag=0 + if key==ord('l'): + d=max(1, d-1) + flag=0 + if key==ord('p'): + u=np.zeros([1, noise_dim], dtype=np.float32) + u[0][d]=0.5 + tu=tf.convert_to_tensor(u, dtype=tf.float32) + bruit=tf.add(bruit, tu) + flag=0 + if key==ord('m'): + u=np.zeros([1, noise_dim], dtype=np.float32) + u[0][d]=-0.5 + tu=tf.convert_to_tensor(u, dtype=tf.float32) + bruit=tf.add(bruit, tu) + flag=0 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel24/README.md b/Tensorflow/tutoriel24/README.md new file mode 100644 index 0000000..9eb37d4 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel24/README.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réseau GAN: générons des visages ! + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=_5OCETzAVDs diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/README.md b/Tensorflow/tutoriel27-2/README.md new file mode 100644 index 0000000..f418595 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Réseau Yolo: non maximum suppression + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=nu7stszOKJA + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/common.py b/Tensorflow/tutoriel27-2/common.py new file mode 100644 index 0000000..94308de --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/common.py @@ -0,0 +1,201 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import json +import random +import cv2 +import numpy as np +import math +import config + +def sigmoid(x): + x=np.clip(x, -50, 50) + return 1/(1+np.exp(-x)) + +def softmax(x): + e=np.exp(x) + e_sum=np.sum(e) + return e/e_sum + +def prepare_image(image, labels, grille=True): + img=image.copy() + + if grille is True: + for x in range(config.r_x, config.largeur+config.r_x, config.r_x): + for y in range(config.r_y, config.hauteur+config.r_y, config.r_y): + cv2.line(img, (0, y), (x, y), (0, 0, 0), 1) + cv2.line(img, (x, 0), (x, y), (0, 0, 0), 1) + + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for box in range(config.nbr_boxes): + if labels[y, x, box, 4]: + ids=np.argmax(labels[y, x, box, 5:]) + x_center=int(labels[y, x, box, 0]*config.r_x) + y_center=int(labels[y, x, box, 1]*config.r_y) + w_2=int(labels[y, x, box, 2]*config.r_x/2) + h_2=int(labels[y, x, box, 3]*config.r_y/2) + x_min=x_center-w_2 + y_min=y_center-h_2 + x_max=x_center+w_2 + y_max=y_center+h_2 + cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), list(config.dict.values())[ids], 1) + cv2.circle(img, (x_center, y_center), 1, list(config.dict.values())[ids], 2) + + return img + +def bruit(image): + h, w, c=image.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +def gamma(image, alpha=1.0, beta=0.0): + return np.clip(alpha*image+beta, 0, 255).astype(np.uint8) + +def intersection_over_union(boxA, boxB): + xA=np.maximum(boxA[0], boxB[0]) + yA=np.maximum(boxA[1], boxB[1]) + xB=np.minimum(boxA[2], boxB[2]) + yB=np.minimum(boxA[3], boxB[3]) + interArea=np.maximum(0, xB-xA)*np.maximum(0, yB-yA) + boxAArea=(boxA[2]-boxA[0])*(boxA[3]-boxA[1]) + boxBArea=(boxB[2]-boxB[0])*(boxB[3]-boxB[1]) + return interArea/(boxAArea+boxBArea-interArea) + +def prepare_labels(fichier_image, objects, coeff=None): + image=cv2.imread(fichier_image) + + ###################### + trophozoite=0 + for o in objects: + if config.dict2.index(o['category'])==4: + trophozoite=1 + break + if trophozoite==0: + return None, None, None + ###################### + + if coeff is None: + coeff=random.uniform(1.1, 2.5) + image_r=cv2.resize(image, (int(coeff*config.largeur), int(coeff*config.hauteur))) + image_r=gamma(image_r, random.uniform(0.7, 1.3), np.random.randint(60)-30) + image_r=bruit(image_r) + + if coeff==1: + shift_x=0 + shift_y=0 + else: + shift_x=np.random.randint(image_r.shape[1]-config.largeur) + shift_y=np.random.randint(image_r.shape[0]-config.hauteur) + + ratio_x=coeff*config.largeur/image.shape[1] + ratio_y=coeff*config.hauteur/image.shape[0] + + flip=np.random.randint(4) + if flip!=3: + image_r=cv2.flip(image_r, flip-1) + + label =np.zeros((config.cellule_y, config.cellule_x, config.nbr_boxes, 5+config.nbr_classes), dtype=np.float32) + label2=np.zeros((config.max_objet, 7), dtype=np.float32) + + nbr_objet=0 + for o in objects: + id_class=config.dict2.index(o['category']) + box=o['bounding_box'] + + if flip==3: + x_min=int(box['minimum']['c']*ratio_x) + y_min=int(box['minimum']['r']*ratio_y) + x_max=int(box['maximum']['c']*ratio_x) + y_max=int(box['maximum']['r']*ratio_y) + if flip==2: + x_min=int((image.shape[1]-box['maximum']['c'])*ratio_x) + y_min=int(box['minimum']['r']*ratio_y) + x_max=int((image.shape[1]-box['minimum']['c'])*ratio_x) + y_max=int(box['maximum']['r']*ratio_y) + if flip==1: + x_min=int(box['minimum']['c']*ratio_x) + y_min=int((image.shape[0]-box['maximum']['r'])*ratio_y) + x_max=int(box['maximum']['c']*ratio_x) + y_max=int((image.shape[0]-box['minimum']['r'])*ratio_y) + if flip==0: + x_min=int((image.shape[1]-box['maximum']['c'])*ratio_x) + y_min=int((image.shape[0]-box['maximum']['r'])*ratio_y) + x_max=int((image.shape[1]-box['minimum']['c'])*ratio_x) + y_max=int((image.shape[0]-box['minimum']['r'])*ratio_y) + + if x_min(shift_x+config.largeur) or y_max>(shift_y+config.hauteur): + continue + x_min=(x_min-shift_x)/config.r_x + y_min=(y_min-shift_y)/config.r_y + x_max=(x_max-shift_x)/config.r_x + y_max=(y_max-shift_y)/config.r_y + + area=(x_max-x_min)*(y_max-y_min) + label2[nbr_objet]=[x_min, y_min, x_max, y_max, area, 1, id_class] + + x_centre=int(x_min+(x_max-x_min)/2) + y_centre=int(y_min+(y_max-y_min)/2) + x_cell=int(x_centre) + y_cell=int(y_centre) + + a_x_min=x_centre-config.anchors[:, 0]/2 + a_y_min=y_centre-config.anchors[:, 1]/2 + a_x_max=x_centre+config.anchors[:, 0]/2 + a_y_max=y_centre+config.anchors[:, 1]/2 + + id_a=0 + best_iou=0 + for i in range(len(config.anchors)): + iou=intersection_over_union([x_min, y_min, x_max, y_max], [a_x_min[i], a_y_min[i], a_x_max[i], a_y_max[i]]) + if iou>best_iou: + best_iou=iou + id_a=i + + label[y_cell, x_cell, id_a, 0]=(x_max+x_min)/2 + label[y_cell, x_cell, id_a, 1]=(y_max+y_min)/2 + label[y_cell, x_cell, id_a, 2]=x_max-x_min + label[y_cell, x_cell, id_a, 3]=y_max-y_min + label[y_cell, x_cell, id_a, 4]=1. + label[y_cell, x_cell, id_a, 5+id_class]=1. + + nbr_objet=nbr_objet+1 + if nbr_objet==config.max_objet: + print("Nbr objet max atteind !!!!!") + break + + ###################### + trophozoite=0 + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for b in range(config.nbr_boxes): + if np.argmax(label[y, x, b, 5:])==4: + trophozoite=1 + if not trophozoite: + return None, None, None + ###################### + + return image_r[shift_y:shift_y+config.hauteur, shift_x:shift_x+config.largeur], label, label2 + +def read_json(file, nbr=1, nbr_fichier=None): + images=[] + labels=[] + labels2=[] + with open(file) as json_file: + data=json.load(json_file) + id=0 + for p in data: + print(id, p['image']['pathname']) + id+=1 + for i in range(nbr): + image, label, label2=prepare_labels("./{}".format(p['image']['pathname']), p['objects']) + if image is not None: + images.append(image) + labels.append(label) + labels2.append(label2) + if nbr_fichier is not None: + if id==nbr_fichier: + break + images=np.array(images) + labels=np.array(labels) + labels2=np.array(labels2) + return images, labels, labels2 diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/config.py b/Tensorflow/tutoriel27-2/config.py new file mode 100644 index 0000000..092470e --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/config.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import numpy as np + +dict={'leukocyte': (255, 255, 0 ), + 'red blood cell':(0 , 0 , 255), + 'ring': (0 , 255, 0 ), + 'schizont': (255, 0 , 255), + 'trophozoite': (255, 0 , 0 ), + 'difficult': (0 , 0 , 0 ), + 'gametocyte': (0 , 255, 255)} +dict2=[] +for d in dict: + dict2.append(d) + +largeur=256 +hauteur=192 +cellule_x=16 +cellule_y=12 +nbr_classes=len(dict) +r_x=int(largeur/cellule_x) +r_y=int(hauteur/cellule_y) +max_objet=60 + +anchors=np.array([[3.0, 1.5], [2.0, 2.0], [1.5, 3.0]]) +nbr_boxes=len(anchors) + +batch_size=16 + +lambda_coord=5 +lambda_noobj=0.5 +#lambda_coord=1 +#lambda_noobj=1 + +seuil_iou_loss=0.6 diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/images.py b/Tensorflow/tutoriel27-2/images.py new file mode 100644 index 0000000..cef39c9 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/images.py @@ -0,0 +1,16 @@ +import cv2 +import numpy as np +import common +import config + +images, labels, labels2=common.read_json('training.json', 10, 10) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +for i in range(len(images)): + image=common.prepare_image(images[i], labels[i], False) + cv2.imshow("image", cv2.resize(image, (2*config.largeur, 2*config.hauteur))) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/inference.py b/Tensorflow/tutoriel27-2/inference.py new file mode 100644 index 0000000..6fc3840 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/inference.py @@ -0,0 +1,79 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import math +import common +import config +import model + +images, labels, labels2=common.read_json('test.json', 5, 30) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +model=model.model(config.nbr_classes, config.nbr_boxes, config.cellule_y, config.cellule_x) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +grid=np.meshgrid(np.arange(config.cellule_x, dtype=np.float32), np.arange(config.cellule_y, dtype=np.float32)) +grid=np.expand_dims(np.stack(grid, axis=-1), axis=2) +grid=np.tile(grid, (1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + +for i in range(len(images)): + img=common.prepare_image(images[i], labels[i], False) + img2=images[i].copy() + predictions=model(np.array([images[i]])) + pred_boxes=predictions[0, :, :, :, 0:4] + pred_conf=common.sigmoid(predictions[0, :, :, :, 4]) + pred_classes=common.softmax(predictions[0, :, :, :, 5:]) + ids=np.argmax(pred_classes, axis=-1) + + x_center=((grid[:, :, :, 0]+common.sigmoid(pred_boxes[:, :, :, 0]))*config.r_x) + y_center=((grid[:, :, :, 1]+common.sigmoid(pred_boxes[:, :, :, 1]))*config.r_y) + w=(np.exp(pred_boxes[:, :, :, 2])*config.anchors[:, 0]*config.r_x) + h=(np.exp(pred_boxes[:, :, :, 3])*config.anchors[:, 1]*config.r_y) + + x_min=(x_center-w/2).astype(np.int32) + y_min=(y_center-h/2).astype(np.int32) + x_max=(x_center+w/2).astype(np.int32) + y_max=(y_center+h/2).astype(np.int32) + + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for b in range(config.nbr_boxes): + if pred_conf[y, x, b]>0.10: + color=list(config.dict.values())[ids[y, x, b]] + cv2.circle(images[i], (x_center[y, x, b], y_center[y, x, b]), 1, color, 2) + cv2.rectangle(images[i], (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]), (x_max[y, x, b], y_max[y, x, b]), color, 1) + cv2.rectangle(images[i], (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]), (x_max[y, x, b], y_min[y, x, b]-15), color, cv2.FILLED) + cv2.putText(images[i], "{:3.0%}".format(pred_conf[y, x, b]), (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]-5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL , 0.5, (255, 255, 255), 1) + + tab_boxes=np.stack([y_min, x_min, y_max, x_max], axis=-1).reshape(-1, 4).astype(np.float32) + pred_conf=pred_conf.reshape(-1) + ids=ids.reshape(-1) + tab_index=tf.image.non_max_suppression(tab_boxes, pred_conf, 42) + + for id in tab_index: + if pred_conf[id]>0.10: + x_min=tab_boxes[id, 1] + y_min=tab_boxes[id, 0] + x_max=tab_boxes[id, 3] + y_max=tab_boxes[id, 2] + + color=list(config.dict.values())[ids[id]] + cv2.rectangle(img2, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color, 1) + cv2.rectangle(img2, (x_min, y_min), (x_max, int(y_min-15)), color, cv2.FILLED) + cv2.putText(img2, "{:3.0%}".format(pred_conf[id]), (x_min, int(y_min-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL , 0.5, (255, 255, 255), 1) # {%} ??? + + cv2.imshow("Inference", images[i]) + cv2.imshow("Bonne reponse", img) + cv2.imshow("Non max suppression", img2) + + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/model.py b/Tensorflow/tutoriel27-2/model.py new file mode 100644 index 0000000..7ea652f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/model.py @@ -0,0 +1,54 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import config + +def block_resnet(input, filters, kernel_size, reduce=False): + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(input) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU(alpha=0.1)(result) + + if reduce is True: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=2, padding='SAME')(result) + else: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(result) + + if input.shape[-1]==filters: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=input + else: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=1, padding='SAME')(input) + + result=layers.add([result, shortcut]) + result=layers.LeakyReLU(alpha=0.1)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + return result + +def model(nbr_classes, nbr_boxes, cellule_y, cellule_x): + entree=layers.Input(shape=(config.largeur, config.hauteur, 3), dtype='float32') + + result=block_resnet(entree, 16, 3, False) + result=block_resnet(result, 16, 3, True) + + result=block_resnet(result, 32, 3, False) + result=block_resnet(result, 32, 3, True) + + result=block_resnet(result, 64, 3, False) + result=block_resnet(result, 64, 3, False) + result=block_resnet(result, 64, 3, True) + + result=block_resnet(result, 128, 3, False) + result=block_resnet(result, 128, 3, False) + result=block_resnet(result, 128, 3, True) + + result=layers.Conv2D(config.nbr_boxes*(5+config.nbr_classes), 1, padding='SAME')(result) + sortie=layers.Reshape((config.cellule_y, config.cellule_x, config.nbr_boxes, 5+config.nbr_classes))(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + + return model + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-2/train.py b/Tensorflow/tutoriel27-2/train.py new file mode 100644 index 0000000..40fddfb --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-2/train.py @@ -0,0 +1,117 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import common +import config +import model + +batch_size=16 + +images, labels, labels2=common.read_json('training.json', 20) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +print("Nbr images:", len(images)) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)).batch(batch_size) + +def my_loss(labels, preds): + grid=tf.meshgrid(tf.range(config.cellule_x, dtype=tf.float32), tf.range(config.cellule_y, dtype=tf.float32)) + grid=tf.expand_dims(tf.stack(grid, axis=-1), axis=2) + grid=tf.tile(grid, (1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + + preds_xy =tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 0:2])+grid + preds_wh =preds[:, :, :, :, 2:4] + preds_conf =tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 4]) + preds_classe=tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 5:]) + + preds_wh_half=preds_wh/2 + preds_xymin=preds_xy-preds_wh_half + preds_xymax=preds_xy+preds_wh_half + preds_areas=preds_wh[:, :, :, :, 0]*preds_wh[:, :, :, :, 1] + + l2_xy_min=labels2[:, :, 0:2] + l2_xy_max=labels2[:, :, 2:4] + l2_area =labels2[:, :, 4] + + preds_xymin=tf.expand_dims(preds_xymin, 4) + preds_xymax=tf.expand_dims(preds_xymax, 4) + preds_areas=tf.expand_dims(preds_areas, 4) + + labels_xy =labels[:, :, :, :, 0:2] + labels_wh =tf.math.log(labels[:, :, :, :, 2:4]/config.anchors) + labels_wh=tf.where(tf.math.is_inf(labels_wh), tf.zeros_like(labels_wh), labels_wh) + + conf_mask_obj=labels[:, :, :, :, 4] + labels_classe=labels[:, :, :, :, 5:] + + conf_mask_noobj=[] + for i in range(len(preds)): + xy_min=tf.maximum(preds_xymin[i], l2_xy_min[i]) + xy_max=tf.minimum(preds_xymax[i], l2_xy_max[i]) + intersect_wh=tf.maximum(xy_max-xy_min, 0.) + intersect_areas=intersect_wh[..., 0]*intersect_wh[..., 1] + union_areas=preds_areas[i]+l2_area[i]-intersect_areas + ious=tf.truediv(intersect_areas, union_areas) + best_ious=tf.reduce_max(ious, axis=3) + conf_mask_noobj.append(tf.cast(best_ious(shift_x+config.largeur) or y_max>(shift_y+config.hauteur): + continue + x_min=(x_min-shift_x)/config.r_x + y_min=(y_min-shift_y)/config.r_y + x_max=(x_max-shift_x)/config.r_x + y_max=(y_max-shift_y)/config.r_y + + area=(x_max-x_min)*(y_max-y_min) + label2[nbr_objet]=[x_min, y_min, x_max, y_max, area, 1, id_class] + + x_centre=int(x_min+(x_max-x_min)/2) + y_centre=int(y_min+(y_max-y_min)/2) + x_cell=int(x_centre) + y_cell=int(y_centre) + + a_x_min=x_centre-config.anchors[:, 0]/2 + a_y_min=y_centre-config.anchors[:, 1]/2 + a_x_max=x_centre+config.anchors[:, 0]/2 + a_y_max=y_centre+config.anchors[:, 1]/2 + + id_a=0 + best_iou=0 + for i in range(len(config.anchors)): + iou=intersection_over_union([x_min, y_min, x_max, y_max], [a_x_min[i], a_y_min[i], a_x_max[i], a_y_max[i]]) + if iou>best_iou: + best_iou=iou + id_a=i + + label[y_cell, x_cell, id_a, 0]=(x_max+x_min)/2 + label[y_cell, x_cell, id_a, 1]=(y_max+y_min)/2 + label[y_cell, x_cell, id_a, 2]=x_max-x_min + label[y_cell, x_cell, id_a, 3]=y_max-y_min + label[y_cell, x_cell, id_a, 4]=1. + label[y_cell, x_cell, id_a, 5+id_class]=1. + + nbr_objet=nbr_objet+1 + if nbr_objet==config.max_objet: + print("Nbr objet max atteind !!!!!") + break + + ###################### + trophozoite=0 + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for b in range(config.nbr_boxes): + if np.argmax(label[y, x, b, 5:])==4: + trophozoite=1 + if not trophozoite: + return None, None, None + ###################### + + return image_r[shift_y:shift_y+config.hauteur, shift_x:shift_x+config.largeur], label, label2 + +def read_json(file, nbr=1, nbr_fichier=None): + images=[] + labels=[] + labels2=[] + with open(file) as json_file: + data=json.load(json_file) + id=0 + for p in data: + print(id, p['image']['pathname']) + id+=1 + for i in range(nbr): + image, label, label2=prepare_labels("./{}".format(p['image']['pathname']), p['objects']) + if image is not None: + images.append(image) + labels.append(label) + labels2.append(label2) + if nbr_fichier is not None: + if id==nbr_fichier: + break + images=np.array(images) + labels=np.array(labels) + labels2=np.array(labels2) + return images, labels, labels2 diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-3/config.py b/Tensorflow/tutoriel27-3/config.py new file mode 100644 index 0000000..092470e --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-3/config.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import numpy as np + +dict={'leukocyte': (255, 255, 0 ), + 'red blood cell':(0 , 0 , 255), + 'ring': (0 , 255, 0 ), + 'schizont': (255, 0 , 255), + 'trophozoite': (255, 0 , 0 ), + 'difficult': (0 , 0 , 0 ), + 'gametocyte': (0 , 255, 255)} +dict2=[] +for d in dict: + dict2.append(d) + +largeur=256 +hauteur=192 +cellule_x=16 +cellule_y=12 +nbr_classes=len(dict) +r_x=int(largeur/cellule_x) +r_y=int(hauteur/cellule_y) +max_objet=60 + +anchors=np.array([[3.0, 1.5], [2.0, 2.0], [1.5, 3.0]]) +nbr_boxes=len(anchors) + +batch_size=16 + +lambda_coord=5 +lambda_noobj=0.5 +#lambda_coord=1 +#lambda_noobj=1 + +seuil_iou_loss=0.6 diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-3/images.py b/Tensorflow/tutoriel27-3/images.py new file mode 100644 index 0000000..cef39c9 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-3/images.py @@ -0,0 +1,16 @@ +import cv2 +import numpy as np +import common +import config + +images, labels, labels2=common.read_json('training.json', 10, 10) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +for i in range(len(images)): + image=common.prepare_image(images[i], labels[i], False) + cv2.imshow("image", cv2.resize(image, (2*config.largeur, 2*config.hauteur))) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-3/inference.py b/Tensorflow/tutoriel27-3/inference.py new file mode 100644 index 0000000..6fc3840 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-3/inference.py @@ -0,0 +1,79 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import math +import common +import config +import model + +images, labels, labels2=common.read_json('test.json', 5, 30) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +model=model.model(config.nbr_classes, config.nbr_boxes, config.cellule_y, config.cellule_x) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +grid=np.meshgrid(np.arange(config.cellule_x, dtype=np.float32), np.arange(config.cellule_y, dtype=np.float32)) +grid=np.expand_dims(np.stack(grid, axis=-1), axis=2) +grid=np.tile(grid, (1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + +for i in range(len(images)): + img=common.prepare_image(images[i], labels[i], False) + img2=images[i].copy() + predictions=model(np.array([images[i]])) + pred_boxes=predictions[0, :, :, :, 0:4] + pred_conf=common.sigmoid(predictions[0, :, :, :, 4]) + pred_classes=common.softmax(predictions[0, :, :, :, 5:]) + ids=np.argmax(pred_classes, axis=-1) + + x_center=((grid[:, :, :, 0]+common.sigmoid(pred_boxes[:, :, :, 0]))*config.r_x) + y_center=((grid[:, :, :, 1]+common.sigmoid(pred_boxes[:, :, :, 1]))*config.r_y) + w=(np.exp(pred_boxes[:, :, :, 2])*config.anchors[:, 0]*config.r_x) + h=(np.exp(pred_boxes[:, :, :, 3])*config.anchors[:, 1]*config.r_y) + + x_min=(x_center-w/2).astype(np.int32) + y_min=(y_center-h/2).astype(np.int32) + x_max=(x_center+w/2).astype(np.int32) + y_max=(y_center+h/2).astype(np.int32) + + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for b in range(config.nbr_boxes): + if pred_conf[y, x, b]>0.10: + color=list(config.dict.values())[ids[y, x, b]] + cv2.circle(images[i], (x_center[y, x, b], y_center[y, x, b]), 1, color, 2) + cv2.rectangle(images[i], (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]), (x_max[y, x, b], y_max[y, x, b]), color, 1) + cv2.rectangle(images[i], (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]), (x_max[y, x, b], y_min[y, x, b]-15), color, cv2.FILLED) + cv2.putText(images[i], "{:3.0%}".format(pred_conf[y, x, b]), (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]-5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL , 0.5, (255, 255, 255), 1) + + tab_boxes=np.stack([y_min, x_min, y_max, x_max], axis=-1).reshape(-1, 4).astype(np.float32) + pred_conf=pred_conf.reshape(-1) + ids=ids.reshape(-1) + tab_index=tf.image.non_max_suppression(tab_boxes, pred_conf, 42) + + for id in tab_index: + if pred_conf[id]>0.10: + x_min=tab_boxes[id, 1] + y_min=tab_boxes[id, 0] + x_max=tab_boxes[id, 3] + y_max=tab_boxes[id, 2] + + color=list(config.dict.values())[ids[id]] + cv2.rectangle(img2, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color, 1) + cv2.rectangle(img2, (x_min, y_min), (x_max, int(y_min-15)), color, cv2.FILLED) + cv2.putText(img2, "{:3.0%}".format(pred_conf[id]), (x_min, int(y_min-5)), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL , 0.5, (255, 255, 255), 1) # {%} ??? + + cv2.imshow("Inference", images[i]) + cv2.imshow("Bonne reponse", img) + cv2.imshow("Non max suppression", img2) + + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-3/map.py b/Tensorflow/tutoriel27-3/map.py new file mode 100644 index 0000000..b6f1c4d --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-3/map.py @@ -0,0 +1,111 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import math +import common +import config +import model + +images, labels, labels2=common.read_json('test.json', 10) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) + +model=model.model(config.nbr_classes, config.nbr_boxes, config.cellule_y, config.cellule_x) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)).batch(config.batch_size) + +def calcul_map(model, dataset, beta=1., seuil=0.5): + grid=np.meshgrid(np.arange(config.cellule_x, dtype=np.float32), np.arange(config.cellule_y, dtype=np.float32)) + grid=np.expand_dims(np.stack(grid, axis=-1), axis=2) + grid=np.tile(grid, (1, 1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + + index_labels2=0 + labels2_=labels2*[config.r_x, config.r_y, config.r_x, config.r_y, 1, 1, 1] + score=[] + tab_nbr_reponse=[] + tab_tp=[] + tab_true_boxes=[] + + for images, labels in dataset: + predictions=np.array(model(images)) + + pred_conf=common.sigmoid(predictions[:, :, :, :, 4]) + pred_classes=common.softmax(predictions[:, :, :, :, 5:]) + pred_ids=np.argmax(pred_classes, axis=-1) + + x_center=((grid[:, :, :, :, 0]+common.sigmoid(predictions[:, :, :, :, 0]))*config.r_x) + y_center=((grid[:, :, :, :, 1]+common.sigmoid(predictions[:, :, :, :, 1]))*config.r_y) + w=(np.exp(predictions[:, :, :, :, 2])*config.anchors[:, 0]*config.r_x) + h=(np.exp(predictions[:, :, :, :, 3])*config.anchors[:, 1]*config.r_y) + + x_min=x_center-w/2 + y_min=y_center-h/2 + x_max=x_center+w/2 + y_max=y_center+h/2 + + tab_boxes=np.stack([y_min, x_min, y_max, x_max], axis=-1).astype(np.float32) + tab_boxes=tab_boxes.reshape(-1, config.cellule_y*config.cellule_x*config.nbr_boxes, 4) + pred_conf=pred_conf.reshape(-1, config.cellule_y*config.cellule_x*config.nbr_boxes) + pred_ids=pred_ids.reshape(-1, config.cellule_y*config.cellule_x*config.nbr_boxes) + + for p in range(len(predictions)): + nbr_reponse=np.zeros(config.nbr_classes) + tp=np.zeros(config.nbr_classes) + nbr_true_boxes=np.zeros(config.nbr_classes) + tab_index=tf.image.non_max_suppression(tab_boxes[p], pred_conf[p], 100) + for id in tab_index: + if pred_conf[p, id]>0.10: + nbr_reponse[pred_ids[p, id]]+=1 + for box in labels2_[index_labels2]: + if not box[5]: + break + b1=[tab_boxes[p, id, 1], tab_boxes[p, id, 0], tab_boxes[p, id, 3], tab_boxes[p, id, 2]] + iou=common.intersection_over_union(b1, box) + if iou>seuil and box[6]==pred_ids[p, id]: + tp[pred_ids[p, id]]+=1 + + for box in labels2[index_labels2]: + if not box[5]: + break + nbr_true_boxes[int(box[6])]+=1 + + tab_nbr_reponse.append(nbr_reponse) + tab_tp.append(tp) + tab_true_boxes.append(nbr_true_boxes) + + index_labels2=index_labels2+1 + + tab_nbr_reponse=np.array(tab_nbr_reponse) + tab_tp=np.array(tab_tp) + tab_true_boxes=np.array(tab_true_boxes) + + ######################## + precision_globule_rouge=tab_tp[:, 1]/(tab_nbr_reponse[:, 1]+1E-7) + precision_trophozoite=tab_tp[:, 4]/(tab_nbr_reponse[:, 4]+1E-7) + + rappel_globule_rouge=tab_tp[:, 1]/(tab_true_boxes[:, 1]+1E-7) + rappel_trophozoite=tab_tp[:, 4]/(tab_true_boxes[:, 4]+1E-7) + + print("F1 score globule rouge", np.mean(2*precision_globule_rouge*rappel_globule_rouge/(precision_globule_rouge+rappel_globule_rouge+1E-7))) + print("F1 score trophozoite", np.mean(2*precision_trophozoite*rappel_trophozoite/(precision_trophozoite+rappel_trophozoite+1E-7))) + + precision=(precision_globule_rouge+precision_trophozoite)/2 + rappel=(rappel_globule_rouge+rappel_trophozoite)/2 + + score=np.mean((1+beta*beta)*precision*rappel/(beta*beta*precision+rappel+1E-7)) + print("SCORE (globule rouge/trophozoite)", score) + ######################## + + precision=tab_tp/(tab_nbr_reponse+1E-7) + rappel=tab_tp/(tab_true_boxes+1E-7) + score=np.mean((1+beta*beta)*precision*rappel/(beta*beta*precision+rappel+1E-7)) + + return score + +score=calcul_map(model, dataset) +print("Resultat", score) diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-3/model.py b/Tensorflow/tutoriel27-3/model.py new file mode 100644 index 0000000..1cea486 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-3/model.py @@ -0,0 +1,54 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import config + +def block_resnet(input, filters, kernel_size, reduce=False): + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(input) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU(alpha=0.1)(result) + + if reduce is True: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=2, padding='SAME')(result) + else: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(result) + + if input.shape[-1]==filters: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=input + else: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=1, padding='SAME')(input) + + result=layers.add([result, shortcut]) + result=layers.LeakyReLU(alpha=0.1)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + return result + +def model(nbr_classes, nbr_boxes, cellule_y, cellule_x): + entree=layers.Input(shape=(config.largeur, config.hauteur, 3), dtype='float32') + + result=block_resnet(entree, 16, 3, False) + result=block_resnet(result, 16, 3, True) + + result=block_resnet(result, 32, 3, False) + result=block_resnet(result, 32, 3, True) + + result=block_resnet(result, 64, 3, False) + result=block_resnet(result, 64, 3, False) + result=block_resnet(result, 64, 3, True) + + result=block_resnet(result, 128, 3, False) + result=block_resnet(result, 128, 3, False) + result=block_resnet(result, 128, 3, True) + + result=layers.Conv2D(nbr_boxes*(5+nbr_classes), 1, padding='SAME')(result) + sortie=layers.Reshape((cellule_y, cellule_x, nbr_boxes, 5+nbr_classes))(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + + return model + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27-3/train.py b/Tensorflow/tutoriel27-3/train.py new file mode 100644 index 0000000..40fddfb --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27-3/train.py @@ -0,0 +1,117 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import common +import config +import model + +batch_size=16 + +images, labels, labels2=common.read_json('training.json', 20) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +print("Nbr images:", len(images)) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)).batch(batch_size) + +def my_loss(labels, preds): + grid=tf.meshgrid(tf.range(config.cellule_x, dtype=tf.float32), tf.range(config.cellule_y, dtype=tf.float32)) + grid=tf.expand_dims(tf.stack(grid, axis=-1), axis=2) + grid=tf.tile(grid, (1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + + preds_xy =tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 0:2])+grid + preds_wh =preds[:, :, :, :, 2:4] + preds_conf =tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 4]) + preds_classe=tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 5:]) + + preds_wh_half=preds_wh/2 + preds_xymin=preds_xy-preds_wh_half + preds_xymax=preds_xy+preds_wh_half + preds_areas=preds_wh[:, :, :, :, 0]*preds_wh[:, :, :, :, 1] + + l2_xy_min=labels2[:, :, 0:2] + l2_xy_max=labels2[:, :, 2:4] + l2_area =labels2[:, :, 4] + + preds_xymin=tf.expand_dims(preds_xymin, 4) + preds_xymax=tf.expand_dims(preds_xymax, 4) + preds_areas=tf.expand_dims(preds_areas, 4) + + labels_xy =labels[:, :, :, :, 0:2] + labels_wh =tf.math.log(labels[:, :, :, :, 2:4]/config.anchors) + labels_wh=tf.where(tf.math.is_inf(labels_wh), tf.zeros_like(labels_wh), labels_wh) + + conf_mask_obj=labels[:, :, :, :, 4] + labels_classe=labels[:, :, :, :, 5:] + + conf_mask_noobj=[] + for i in range(len(preds)): + xy_min=tf.maximum(preds_xymin[i], l2_xy_min[i]) + xy_max=tf.minimum(preds_xymax[i], l2_xy_max[i]) + intersect_wh=tf.maximum(xy_max-xy_min, 0.) + intersect_areas=intersect_wh[..., 0]*intersect_wh[..., 1] + union_areas=preds_areas[i]+l2_area[i]-intersect_areas + ious=tf.truediv(intersect_areas, union_areas) + best_ious=tf.reduce_max(ious, axis=3) + conf_mask_noobj.append(tf.cast(best_ious(shift_x+config.largeur) or y_max>(shift_y+config.hauteur): + continue + x_min=(x_min-shift_x)/config.r_x + y_min=(y_min-shift_y)/config.r_y + x_max=(x_max-shift_x)/config.r_x + y_max=(y_max-shift_y)/config.r_y + + area=(x_max-x_min)*(y_max-y_min) + label2[nbr_objet]=[x_min, y_min, x_max, y_max, area, 1, id_class] + + x_centre=int(x_min+(x_max-x_min)/2) + y_centre=int(y_min+(y_max-y_min)/2) + x_cell=int(x_centre) + y_cell=int(y_centre) + + a_x_min=x_centre-config.anchors[:, 0]/2 + a_y_min=y_centre-config.anchors[:, 1]/2 + a_x_max=x_centre+config.anchors[:, 0]/2 + a_y_max=y_centre+config.anchors[:, 1]/2 + + id_a=0 + best_iou=0 + for i in range(len(config.anchors)): + iou=intersection_over_union([x_min, y_min, x_max, y_max], [a_x_min[i], a_y_min[i], a_x_max[i], a_y_max[i]]) + if iou>best_iou: + best_iou=iou + id_a=i + + label[y_cell, x_cell, id_a, 0]=(x_max+x_min)/2 + label[y_cell, x_cell, id_a, 1]=(y_max+y_min)/2 + label[y_cell, x_cell, id_a, 2]=x_max-x_min + label[y_cell, x_cell, id_a, 3]=y_max-y_min + label[y_cell, x_cell, id_a, 4]=1. + label[y_cell, x_cell, id_a, 5+id_class]=1. + + nbr_objet=nbr_objet+1 + if nbr_objet==config.max_objet: + print("Nbr objet max atteind !!!!!") + break + + ###################### + trophozoite=0 + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for b in range(config.nbr_boxes): + if np.argmax(label[y, x, b, 5:])==4: + trophozoite=1 + if not trophozoite: + return None, None, None + ###################### + + return image_r[shift_y:shift_y+config.hauteur, shift_x:shift_x+config.largeur], label, label2 + +def read_json(file, nbr=1, nbr_fichier=None): + images=[] + labels=[] + labels2=[] + with open(file) as json_file: + data=json.load(json_file) + id=0 + for p in data: + print(id, p['image']['pathname']) + id+=1 + for i in range(nbr): + image, label, label2=prepare_labels("./{}".format(p['image']['pathname']), p['objects']) + if image is not None: + images.append(image) + labels.append(label) + labels2.append(label2) + if nbr_fichier is not None: + if id==nbr_fichier: + break + images=np.array(images) + labels=np.array(labels) + labels2=np.array(labels2) + return images, labels, labels2 diff --git a/Tensorflow/tutoriel27/config.py b/Tensorflow/tutoriel27/config.py new file mode 100644 index 0000000..092470e --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27/config.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import numpy as np + +dict={'leukocyte': (255, 255, 0 ), + 'red blood cell':(0 , 0 , 255), + 'ring': (0 , 255, 0 ), + 'schizont': (255, 0 , 255), + 'trophozoite': (255, 0 , 0 ), + 'difficult': (0 , 0 , 0 ), + 'gametocyte': (0 , 255, 255)} +dict2=[] +for d in dict: + dict2.append(d) + +largeur=256 +hauteur=192 +cellule_x=16 +cellule_y=12 +nbr_classes=len(dict) +r_x=int(largeur/cellule_x) +r_y=int(hauteur/cellule_y) +max_objet=60 + +anchors=np.array([[3.0, 1.5], [2.0, 2.0], [1.5, 3.0]]) +nbr_boxes=len(anchors) + +batch_size=16 + +lambda_coord=5 +lambda_noobj=0.5 +#lambda_coord=1 +#lambda_noobj=1 + +seuil_iou_loss=0.6 diff --git a/Tensorflow/tutoriel27/images.py b/Tensorflow/tutoriel27/images.py new file mode 100644 index 0000000..cef39c9 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27/images.py @@ -0,0 +1,16 @@ +import cv2 +import numpy as np +import common +import config + +images, labels, labels2=common.read_json('training.json', 10, 10) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +for i in range(len(images)): + image=common.prepare_image(images[i], labels[i], False) + cv2.imshow("image", cv2.resize(image, (2*config.largeur, 2*config.hauteur))) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27/inference.py b/Tensorflow/tutoriel27/inference.py new file mode 100644 index 0000000..5f4a96f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27/inference.py @@ -0,0 +1,63 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import math +import common +import config +import model + +images, labels, labels2=common.read_json('test.json', 5) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +model=model.model(config.nbr_classes, config.nbr_boxes, config.cellule_y, config.cellule_x) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(model=model) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint("./training/")) + +grid=np.meshgrid(np.arange(config.cellule_x, dtype=np.float32), np.arange(config.cellule_y, dtype=np.float32)) +grid=np.expand_dims(np.stack(grid, axis=-1), axis=2) +grid=np.tile(grid, (1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + +for i in range(len(images)): + img=common.prepare_image(images[i], labels[i], False) + predictions=model(np.array([images[i]])) + + pred_boxes=predictions[0, :, :, :, 0:4] + pred_conf=common.sigmoid(predictions[0, :, :, :, 4]) + pred_classes=common.softmax(predictions[0, :, :, :, 5:]) + ids=np.argmax(pred_classes, axis=-1) + + x_center=((grid[:, :, :, 0]+common.sigmoid(pred_boxes[:, :, :, 0]))*config.r_x) + y_center=((grid[:, :, :, 1]+common.sigmoid(pred_boxes[:, :, :, 1]))*config.r_y) + w=(np.exp(pred_boxes[:, :, :, 2])*config.anchors[:, 0]*config.r_x) + h=(np.exp(pred_boxes[:, :, :, 3])*config.anchors[:, 1]*config.r_y) + + x_min=(x_center-w/2).astype(np.int32) + y_min=(y_center-h/2).astype(np.int32) + x_max=(x_center+w/2).astype(np.int32) + y_max=(y_center+h/2).astype(np.int32) + + tab_boxes=[] + conf=[] + for y in range(config.cellule_y): + for x in range(config.cellule_x): + for b in range(config.nbr_boxes): + if pred_conf[y, x, b]>0.10: + color=list(config.dict.values())[ids[y, x, b]] + cv2.circle(images[i], (x_center[y, x, b], y_center[y, x, b]), 1, color, 2) + cv2.rectangle(images[i], (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]), (x_max[y, x, b], y_max[y, x, b]), color, 1) + cv2.rectangle(images[i], (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]), (x_max[y, x, b], y_min[y, x, b]-15), color, cv2.FILLED) + cv2.putText(images[i], "{:3.0%}".format(pred_conf[y, x, b]), (x_min[y, x, b], y_min[y, x, b]-5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL , 0.5, (255, 255, 255), 1) + + cv2.imshow("Inference", images[i]) + cv2.imshow("Bonne reponse", img) + + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel27/model.py b/Tensorflow/tutoriel27/model.py new file mode 100644 index 0000000..7ea652f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27/model.py @@ -0,0 +1,54 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import config + +def block_resnet(input, filters, kernel_size, reduce=False): + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(input) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU(alpha=0.1)(result) + + if reduce is True: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=2, padding='SAME')(result) + else: + result=layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding='SAME')(result) + + if input.shape[-1]==filters: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=input + else: + if reduce is True: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=2, padding='SAME')(input) + else: + shortcut=layers.Conv2D(filters, 1, strides=1, padding='SAME')(input) + + result=layers.add([result, shortcut]) + result=layers.LeakyReLU(alpha=0.1)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + return result + +def model(nbr_classes, nbr_boxes, cellule_y, cellule_x): + entree=layers.Input(shape=(config.largeur, config.hauteur, 3), dtype='float32') + + result=block_resnet(entree, 16, 3, False) + result=block_resnet(result, 16, 3, True) + + result=block_resnet(result, 32, 3, False) + result=block_resnet(result, 32, 3, True) + + result=block_resnet(result, 64, 3, False) + result=block_resnet(result, 64, 3, False) + result=block_resnet(result, 64, 3, True) + + result=block_resnet(result, 128, 3, False) + result=block_resnet(result, 128, 3, False) + result=block_resnet(result, 128, 3, True) + + result=layers.Conv2D(config.nbr_boxes*(5+config.nbr_classes), 1, padding='SAME')(result) + sortie=layers.Reshape((config.cellule_y, config.cellule_x, config.nbr_boxes, 5+config.nbr_classes))(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + + return model + diff --git a/Tensorflow/tutoriel27/train.py b/Tensorflow/tutoriel27/train.py new file mode 100644 index 0000000..40fddfb --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel27/train.py @@ -0,0 +1,117 @@ +import tensorflow as tf +import sys +import time +import cv2 +import numpy as np +import common +import config +import model + +batch_size=16 + +images, labels, labels2=common.read_json('training.json', 20) +images=np.array(images, dtype=np.float32)/255 +labels=np.array(labels, dtype=np.float32) +index=np.random.permutation(len(images)) +images=images[index] +labels=labels[index] + +print("Nbr images:", len(images)) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images, labels)).batch(batch_size) + +def my_loss(labels, preds): + grid=tf.meshgrid(tf.range(config.cellule_x, dtype=tf.float32), tf.range(config.cellule_y, dtype=tf.float32)) + grid=tf.expand_dims(tf.stack(grid, axis=-1), axis=2) + grid=tf.tile(grid, (1, 1, config.nbr_boxes, 1)) + + preds_xy =tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 0:2])+grid + preds_wh =preds[:, :, :, :, 2:4] + preds_conf =tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 4]) + preds_classe=tf.math.sigmoid(preds[:, :, :, :, 5:]) + + preds_wh_half=preds_wh/2 + preds_xymin=preds_xy-preds_wh_half + preds_xymax=preds_xy+preds_wh_half + preds_areas=preds_wh[:, :, :, :, 0]*preds_wh[:, :, :, :, 1] + + l2_xy_min=labels2[:, :, 0:2] + l2_xy_max=labels2[:, :, 2:4] + l2_area =labels2[:, :, 4] + + preds_xymin=tf.expand_dims(preds_xymin, 4) + preds_xymax=tf.expand_dims(preds_xymax, 4) + preds_areas=tf.expand_dims(preds_areas, 4) + + labels_xy =labels[:, :, :, :, 0:2] + labels_wh =tf.math.log(labels[:, :, :, :, 2:4]/config.anchors) + labels_wh=tf.where(tf.math.is_inf(labels_wh), tf.zeros_like(labels_wh), labels_wh) + + conf_mask_obj=labels[:, :, :, :, 4] + labels_classe=labels[:, :, :, :, 5:] + + conf_mask_noobj=[] + for i in range(len(preds)): + xy_min=tf.maximum(preds_xymin[i], l2_xy_min[i]) + xy_max=tf.minimum(preds_xymax[i], l2_xy_max[i]) + intersect_wh=tf.maximum(xy_max-xy_min, 0.) + intersect_areas=intersect_wh[..., 0]*intersect_wh[..., 1] + union_areas=preds_areas[i]+l2_area[i]-intersect_areas + ious=tf.truediv(intersect_areas, union_areas) + best_ious=tf.reduce_max(ious, axis=3) + conf_mask_noobj.append(tf.cast(best_ious0.3: + color=(0, 255, 0) + else: + color=(0, 0, 255) + cv2.rectangle(frame, (0, int(height)-30), (int(width*prediction[0][0]), int(height)), color, cv2.FILLED) + cv2.imshow('Camera', frame) + if cv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel30/model.py b/Tensorflow/tutoriel30/model.py new file mode 100644 index 0000000..ad3facc --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel30/model.py @@ -0,0 +1,40 @@ +from tensorflow.keras import layers, models + +# Fonction d'activation à tester: sigmoid, tanh, relu, + +def model(size, nbr_cc): + entree=layers.Input(shape=(size, size, 3), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Flatten()(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + sortie=layers.Dense(1, activation='sigmoid')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model diff --git a/Tensorflow/tutoriel30/photo.py b/Tensorflow/tutoriel30/photo.py new file mode 100644 index 0000000..b1735a1 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel30/photo.py @@ -0,0 +1,38 @@ +import cv2 +import numpy as np +import os +import config + +os.makedirs(config.dir_pos, exist_ok=True) +id_pos=0 +while os.path.isfile(config.dir_pos+"image-{:d}.png".format(id_pos)): + id_pos+=1 + +os.makedirs(config.dir_neg, exist_ok=True) +id_neg=0 +while os.path.isfile(config.dir_neg+"image-{:d}.png".format(id_neg)): + id_neg+=1 + +cap=cv2.VideoCapture(0) +width=int(cap.get(3)) + +while True: + ret, frame=cap.read() + + cv2.rectangle(frame, (0, 0), (width, 30), (100, 100, 100), cv2.FILLED) + cv2.putText(frame, "[p] photo positive [n] photo negative [q] quitter", (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 255), 1) + + cv2.imshow('Camera', frame) + key=cv2.waitKey(1)&0xFF + if key==ord('p'): + fichier=config.dir_pos+"image-{:d}.png".format(id_pos) + print("Création du fichier", fichier) + cv2.imwrite(fichier, frame) + id_pos+=1 + if key==ord('n'): + fichier=config.dir_neg+"image-{:d}.png".format(id_neg) + print("Création du fichier", fichier) + cv2.imwrite(fichier, frame) + id_neg+=1 + if key==ord('q'): + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel30/train.py b/Tensorflow/tutoriel30/train.py new file mode 100644 index 0000000..dd16d08 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel30/train.py @@ -0,0 +1,50 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import glob +import cv2 +import model +import config + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +def complete_dataset(files, value): + for image in glob.glob(files): + img=cv2.imread(image) + img=cv2.resize(img, (config.size, config.size)) + tab_images.append(img) + tab_labels.append([value]) + img=cv2.flip(img, 1) + tab_images.append(img) + tab_labels.append([value]) + img=cv2.flip(img, 0) + tab_images.append(img) + tab_labels.append([value]) + +complete_dataset(config.dir_pos+'\\*.png', 1.) +complete_dataset(config.dir_neg+'\\*.png', 0.) + +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) + +index=np.random.permutation(len(tab_images)) +tab_images=tab_images[index] +tab_labels=tab_labels[index] + +#for i in range(len(tab_images)): +# cv2.imshow('Camera', tab_images[i]) +# print("Label", tab_labels[i]) +# if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): +# quit() + +model=model.model(config.size, 8) + +model.compile(optimizer='adam', + loss='binary_crossentropy', + metrics=['accuracy']) +model.fit(tab_images, + tab_labels, + validation_split=0.05, + batch_size=64, + epochs=30) +model.save('saved_model\\my_model') diff --git a/Tensorflow/tutoriel32/README.md b/Tensorflow/tutoriel32/README.md new file mode 100644 index 0000000..7e01896 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel32/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel Keras +## Classer de l'information avec keras (exemple avec le cancer de la peau) + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=_X_yOC7zh4c + diff --git a/Tensorflow/tutoriel32/model.py b/Tensorflow/tutoriel32/model.py new file mode 100644 index 0000000..cda0659 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel32/model.py @@ -0,0 +1,43 @@ +from tensorflow.keras import layers, models + +# Fonction d'activation à tester: sigmoid, tanh, relu, + +def model(nbr_sortie, nbr_cc): + entree=layers.Input(shape=(75, 100, 3), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 5, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 5, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Flatten()(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + sortie=layers.Dense(nbr_sortie, activation='softmax')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + diff --git a/Tensorflow/tutoriel32/predict.py b/Tensorflow/tutoriel32/predict.py new file mode 100644 index 0000000..7e87087 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel32/predict.py @@ -0,0 +1,95 @@ +import random +import tensorflow as tf +import csv +import numpy as np +import cv2 +import model +import os +os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1' + +fichier='ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth/ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth.csv' +dir_images='ISIC2018_Task3_Training_Input/' + +labels=['Melanoma', + 'Melanocytic nevus', + 'Basal cell carcinoma', + 'Actinic keratosis', + 'Benign keratosis', + 'Dermatofibroma', + 'Vascular lesion'] + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +def bruit(image): + h, w, c=image.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(lignes, None) + for ligne in lignes: + label=np.array(ligne[1:], dtype=np.float32) + img=cv2.imread(dir_images+ligne[0]+'.jpg') + img=cv2.resize(img, (100, 75)) + if img is None: + print("XXX") + quit() + tab_labels.append(label) + tab_images.append(img) + + if label[1]: + continue + + flag=0 + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=rotateImage(img, angle) + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + + if not flag%3 and (label[0] or label[4]): + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + flag+=1 + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 1) + tab_images.append(i) + + if label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, -1) + tab_images.append(i) + +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 + +indices=np.random.permutation(len(tab_labels)) +tab_labels=tab_labels[indices] +tab_images=tab_images[indices] + +print("SOMME", np.sum(tab_labels, axis=0)) + +model=tf.keras.models.load_model('my_model/') + +for i in range(len(tab_images)): + cv2.imshow("image", tab_images[i]) + prediction=model.predict(np.array([tab_images[i]], dtype=np.float32)) + print("Bonne reponse:{}, Reponse du réseau:{}".format(labels[np.argmax(tab_labels[i])], labels[np.argmax(prediction[0])])) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + break + +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Tensorflow/tutoriel32/train.py b/Tensorflow/tutoriel32/train.py new file mode 100644 index 0000000..aa6cda2 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel32/train.py @@ -0,0 +1,82 @@ +import random +import tensorflow as tf +import csv +import numpy as np +import cv2 +import model + +fichier='ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth/ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth.csv' +dir_images='ISIC2018_Task3_Training_Input/' + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(lignes, None) + for ligne in lignes: + label=np.array(ligne[1:], dtype=np.float32) + img=cv2.imread(dir_images+ligne[0]+'.jpg') + if img is None: + print("Image absente", dir_images+ligne[0]+'.jpg') + quit() + img=cv2.resize(img, (100, 75)) + tab_labels.append(label) + tab_images.append(img) + + if label[1]: + continue + + flag=0 + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=rotateImage(img, angle) + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + + if not flag%3 and (label[0] or label[4]): + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + flag+=1 + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 1) + tab_images.append(i) + + if label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, -1) + tab_images.append(i) + +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 + +indices=np.random.permutation(len(tab_labels)) +tab_labels=tab_labels[indices] +tab_images=tab_images[indices] + +print("SOMME", np.sum(tab_labels, axis=0)) + +model=model.model(7, 8) + +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-4) + +model.compile(optimizer=optimizer, + loss='categorical_crossentropy', + metrics=['accuracy']) +model.fit(tab_images, + tab_labels, + validation_split=0.05, + batch_size=16, + epochs=30) +model.save('my_model/') diff --git a/Tensorflow/tutoriel33/README.md b/Tensorflow/tutoriel33/README.md new file mode 100644 index 0000000..87b2cbd --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel33/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel Keras +## Utilisation des Callbacks + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=_cBmcp5zi2w + diff --git a/Tensorflow/tutoriel33/graph.py b/Tensorflow/tutoriel33/graph.py new file mode 100644 index 0000000..ca91511 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel33/graph.py @@ -0,0 +1,68 @@ +import matplotlib.pyplot as plt +import matplotlib.ticker as mtick +import csv +import sys +import numpy as np + +if len(sys.argv)!=2: + print("Usage:", sys.argv[0], "") + quit() +fichier=sys.argv[1] + +def calc(tab_data, fenetre): + tab_m=[] + for i in range(len(tab_data)-fenetre): + m=np.mean(tab_data[i:i+fenetre]) + tab_m.append(m) + return tab_m + +x=[] +accuracy=[] +loss=[] +val_accuracy=[] +val_loss=[] +fenetre=50 + +val=0 +with open(fichier,'r') as csvfile: + plots=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(plots) + for row in plots: + x.append(float(row[0])) + accuracy.append(float(row[1])) + loss.append(float(row[2])) + if len(row)==5: + val_accuracy.append(float(row[3])) + val_loss.append(float(row[4])) + val=1 + + +fig, (ax1, ax2)=plt.subplots(2) +fig.set_size_inches(9, 7, forward=True) + +ax1.set_ylim([0, 1.0]) +ax1.grid(which='both') +ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1.0)) +ln=ax1.plot(x, accuracy, label='Accuracy') + +ax1_=ax1.twinx() +ax1_.set_ylim([0.0, 2.0]) +ln_=ax1_.plot(x, loss, label='Loss', color='red') + +lns=ln+ln_ +labs=[l.get_label() for l in lns] + +ax2.set_ylim([0, 1.0]) +ax2.grid(which='both') +ax2.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(1.0)) +ln=ax2.plot(x, val_accuracy, label='Val accuracy') + +ax2_=ax2.twinx() +ax2_.set_ylim([0.0, 2.0]) +ln_=ax2_.plot(x, val_loss, label='Val loss', color='red') + +lns=ln+ln_ +labs=[l.get_label() for l in lns] +ax2.legend(lns, labs, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1), fancybox=True, shadow=True, ncol=5) + +plt.show() diff --git a/Tensorflow/tutoriel33/model.py b/Tensorflow/tutoriel33/model.py new file mode 100644 index 0000000..46213a4 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel33/model.py @@ -0,0 +1,78 @@ +from tensorflow.keras import layers, models + +# Fonction d'activation à tester: sigmoid, tanh, relu, + +def model(nbr_sortie, nbr_cc): + entree=layers.Input(shape=(75, 100, 3), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 5, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 5, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + + result=layers.Flatten()(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + sortie=layers.Dense(nbr_sortie, activation='softmax')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def model2(nbr_sortie, nbr_cc): + entree=layers.Input(shape=(75, 100, 3), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 5, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 5, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(2*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.Conv2D(4*nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same', strides=2)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + + result=layers.Flatten()(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + result=layers.Dense(1024, activation='relu')(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + sortie=layers.Dense(nbr_sortie, activation='softmax')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model diff --git a/Tensorflow/tutoriel33/predict.py b/Tensorflow/tutoriel33/predict.py new file mode 100644 index 0000000..4e50e9d --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel33/predict.py @@ -0,0 +1,93 @@ +import random +import tensorflow as tf +import csv +import numpy as np +import cv2 +import model + +fichier='ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth/ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth.csv' +dir_images='ISIC2018_Task3_Training_Input/' + +labels=['Melanoma', + 'Melanocytic nevus', + 'Basal cell carcinoma', + 'Actinic keratosis', + 'Benign keratosis', + 'Dermatofibroma', + 'Vascular lesion'] + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +def bruit(image): + h, w, c=image.shape + n=np.random.randn(h, w, c)*random.randint(5, 30) + return np.clip(image+n, 0, 255).astype(np.uint8) + +with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(lignes, None) + for ligne in lignes: + label=np.array(ligne[1:], dtype=np.float32) + img=cv2.imread(dir_images+ligne[0]+'.jpg') + img=cv2.resize(img, (100, 75)) + if img is None: + print("XXX") + quit() + tab_labels.append(label) + tab_images.append(img) + + if label[1]: + continue + + flag=0 + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=rotateImage(img, angle) + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + + if not flag%3 and (label[0] or label[4]): + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + flag+=1 + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 1) + tab_images.append(i) + + if label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, -1) + tab_images.append(i) + +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 + +indices=np.random.permutation(len(tab_labels)) +tab_labels=tab_labels[indices] +tab_images=tab_images[indices] + +print("SOMME", np.sum(tab_labels, axis=0)) + +model=tf.keras.models.load_model('my_model/') + +for i in range(len(tab_images)): + cv2.imshow("image", tab_images[i]) + prediction=model.predict(np.array([tab_images[i]], dtype=np.float32)) + print("Bonne reponse:{}, Reponse du réseau:{}".format(labels[np.argmax(tab_labels[i])], labels[np.argmax(prediction[0])])) + key=cv2.waitKey()&0xFF + if key==ord('q'): + break + +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Tensorflow/tutoriel33/train.py b/Tensorflow/tutoriel33/train.py new file mode 100644 index 0000000..46220c7 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel33/train.py @@ -0,0 +1,87 @@ +import random +import tensorflow as tf +import csv +import numpy as np +import cv2 +import model + +fichier='ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth/ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth.csv' +dir_images='ISIC2018_Task3_Training_Input/' + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(lignes, None) + for ligne in lignes: + label=np.array(ligne[1:], dtype=np.float32) + img=cv2.imread(dir_images+ligne[0]+'.jpg') + if img is None: + print("Image absente", dir_images+ligne[0]+'.jpg') + quit() + img=cv2.resize(img, (100, 75)) + tab_labels.append(label) + tab_images.append(img) + + if label[1]: + continue + + flag=0 + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=rotateImage(img, angle) + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + + if not flag%3 and (label[0] or label[4]): + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + flag+=1 + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 1) + tab_images.append(i) + + if label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, -1) + tab_images.append(i) + +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 + +indices=np.random.permutation(len(tab_labels)) +tab_labels=tab_labels[indices] +tab_images=tab_images[indices] + +print("SOMME", np.sum(tab_labels, axis=0)) + +model=model.model(7, 8) +#optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1E-4) +#optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=1E-4) +optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1E-4) +csv_logger=tf.keras.callbacks.CSVLogger('training.log') + +model.compile(optimizer=optimizer, + loss='categorical_crossentropy', + metrics=['accuracy']) + +model.fit(tab_images, + tab_labels, + validation_split=0.05, + batch_size=64, + epochs=300, + callbacks=[csv_logger]) + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel33/train2.py b/Tensorflow/tutoriel33/train2.py new file mode 100644 index 0000000..04a2d51 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel33/train2.py @@ -0,0 +1,90 @@ +import random +import tensorflow as tf +import csv +import numpy as np +import cv2 +import model + +fichier='ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth/ISIC2018_Task3_Training_GroundTruth.csv' +dir_images='ISIC2018_Task3_Training_Input/' + +tab_images=[] +tab_labels=[] + +def rotateImage(image, angle): + image_center=tuple(np.array(image.shape[1::-1])/2) + rot_mat=cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0) + result=cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR) + return result + +with open(fichier, newline='') as csvfile: + lignes=csv.reader(csvfile, delimiter=',') + next(lignes, None) + for ligne in lignes: + label=np.array(ligne[1:], dtype=np.float32) + img=cv2.imread(dir_images+ligne[0]+'.jpg') + if img is None: + print("Image absente", dir_images+ligne[0]+'.jpg') + quit() + img=cv2.resize(img, (100, 75)) + tab_labels.append(label) + tab_images.append(img) + + if label[1]: + continue + + flag=0 + for angle in range(0, 360, 30): + img_r=rotateImage(img, angle) + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + + if not flag%3 and (label[0] or label[4]): + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 0) + tab_images.append(i) + flag+=1 + + if label[2] or label[3] or label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, 1) + tab_images.append(i) + + if label[5] or label[6]: + tab_labels.append(label) + i=cv2.flip(img_r, -1) + tab_images.append(i) + +tab_labels=np.array(tab_labels, dtype=np.float32) +tab_images=np.array(tab_images, dtype=np.float32)/255 + +indices=np.random.permutation(len(tab_labels)) +tab_labels=tab_labels[indices] +tab_images=tab_images[indices] + +print("SOMME", np.sum(tab_labels, axis=0)) + +model=model.model(7, 8) +optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1E-4) +csv_logger=tf.keras.callbacks.CSVLogger('training.log') + +class my_callback(tf.keras.callbacks.Callback): + def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): + if epoch>=30 and not epoch%10: + model.save('my_model/{:d}'.format(epoch)) + +model.compile(optimizer=optimizer, + loss='categorical_crossentropy', + metrics=['accuracy']) + +model.fit(tab_images, + tab_labels, + validation_split=0.05, + batch_size=64, + epochs=300, + callbacks=[csv_logger, my_callback()]) + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/README.md b/Tensorflow/tutoriel35/README.md new file mode 100644 index 0000000..aca0bb3 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel Tensorflow +## GAN conditionnel + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=9Je5f8UwQ98 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/gan.py b/Tensorflow/tutoriel35/gan.py new file mode 100644 index 0000000..90af35d --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/gan.py @@ -0,0 +1,102 @@ +import tensorflow as tf +import glob +import numpy as np +import os +from tensorflow.keras import layers, models +import time +import cv2 +import model + +batch_size=256 +epochs=500 +noise_dim=100 +tab_size=5 +num_examples_to_generate=tab_size*tab_size +dir_images='images_gan' +checkpoint_dir='./training_checkpoints_gan' +checkpoint_prefix=os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt") + +if not os.path.isdir(dir_images): + os.mkdir(dir_images) + +(train_images, train_labels), (test_images, test_labels)=tf.keras.datasets.mnist.load_data() + +train_images=train_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') +train_images=(train_images-127.5)/127.5 + +train_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(len(train_images)).batch(batch_size) + +def discriminator_loss(real_output, fake_output): + real_loss=cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output) + fake_loss=cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) + total_loss=real_loss+fake_loss + return total_loss + +def generator_loss(fake_output): + return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output) + +generator=model.generator_model() +discriminator=model.discriminator_model() + +cross_entropy=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) + +train_generator_loss=tf.keras.metrics.Mean() +train_discriminator_loss=tf.keras.metrics.Mean() + +generator_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) +discriminator_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(generator_optimizer=generator_optimizer, + discriminator_optimizer=discriminator_optimizer, + generator=generator, + discriminator=discriminator) + +seed=tf.random.normal([num_examples_to_generate, noise_dim]) + +@tf.function +def train_step(images): + noise=tf.random.normal([batch_size, noise_dim]) + + with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: + generated_images=generator(noise, training=True) + + real_output=discriminator(images, training=True) + fake_output=discriminator(generated_images, training=True) + + gen_loss=generator_loss(fake_output) + disc_loss=discriminator_loss(real_output, fake_output) + + train_generator_loss(gen_loss) + train_discriminator_loss(disc_loss) + + gradients_of_generator=gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) + gradients_of_discriminator=disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) + + generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) + discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) + +def train(dataset, epochs): + for epoch in range(epochs): + start=time.time() + for image_batch in dataset: + train_step(image_batch) + generate_and_save_images(generator, epoch+1, seed) + if (epoch+1)%15==0: + checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix) + print ('Epoch {}: loss generator: {:.4f} loss discriminator: {:.4f} {:.4f} sec'.format(epoch+1, + train_generator_loss.result(), + train_discriminator_loss.result(), + time.time()-start)) + train_generator_loss.reset_states() + train_discriminator_loss.reset_states() + +def generate_and_save_images(model, epoch, test_input): + labels=tf.one_hot(tf.range(0, num_examples_to_generate, 1)%10, 10) + predictions=model([test_input, labels], training=False) + img=np.empty(shape=(tab_size*28, tab_size*28), dtype=np.float32) + for i in range(tab_size): + for j in range(tab_size): + img[j*28:(j+1)*28, i*28:(i+1)*28]=predictions[j*tab_size+i, :, :, 0]*127.5+127.5 + cv2.imwrite('{}/image_{:04d}.png'.format(dir_images, epoch), img) + +train(train_dataset, epochs) diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/gan_cond.py b/Tensorflow/tutoriel35/gan_cond.py new file mode 100644 index 0000000..e5d4f1f --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/gan_cond.py @@ -0,0 +1,95 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +import os +from tensorflow.keras import layers, models +import time +import cv2 +import model_cond + +batch_size=256 +epochs=500 +noise_dim=100 +tab_size=6 +num_examples_to_generate=tab_size*tab_size +dir_images='images_gan_cond' +checkpoint_dir='./training_checkpoints_gan_cond' +checkpoint_prefix=os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt") + +if not os.path.isdir(dir_images): + os.mkdir(dir_images) + +(train_images, train_labels), (test_images, test_labels)=tf.keras.datasets.mnist.load_data() + +train_labels=tf.one_hot(train_labels, 10) + +train_images=train_images.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') +train_images=(train_images-127.5)/127.5 + +train_dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).shuffle(len(train_images)).batch(batch_size) + +def discriminator_loss(real_output, fake_output): + real_loss=cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output) + fake_loss=cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) + total_loss=real_loss+fake_loss + return total_loss + +def generator_loss(fake_output): + return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output) + +generator=model_cond.generator_model() +discriminator=model_cond.discriminator_model() + +cross_entropy=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True) + +generator_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1E-4) +discriminator_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1E-4) + +checkpoint=tf.train.Checkpoint(generator_optimizer=generator_optimizer, + discriminator_optimizer=discriminator_optimizer, + generator=generator, + discriminator=discriminator) + + +seed=tf.random.normal([num_examples_to_generate, noise_dim]) + +@tf.function +def train_step(images, labels): + noise=tf.random.normal([len(labels), noise_dim]) + generated_labels=tf.random.uniform(shape=[len(labels)], minval=0, maxval=10, dtype=tf.dtypes.int32) + generated_labels=tf.one_hot(generated_labels, 10) + + with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: + generated_images=generator([noise, generated_labels], training=True) + + real_output=discriminator([images, labels], training=True) + fake_output=discriminator([generated_images, generated_labels], training=True) + + gen_loss=generator_loss(fake_output) + disc_loss=discriminator_loss(real_output, fake_output) + + gradients_of_generator=gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) + gradients_of_discriminator=disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) + + generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) + discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) + +def train(dataset, epochs): + for epoch in range(epochs): + start=time.time() + for image_batch, label_batch in dataset: + train_step(image_batch, label_batch) + generate_and_save_images(generator, epoch+1, seed) + if (epoch+1)%15==0: + checkpoint.save(file_prefix=checkpoint_prefix) + print ('Time for epoch {} is {} sec'.format(epoch+1, time.time()-start)) + +def generate_and_save_images(model, epoch, test_input): + labels=tf.one_hot(tf.range(0, num_examples_to_generate, 1)%10, 10) + predictions=model([test_input, labels], training=False) + img=np.empty(shape=(tab_size*28, tab_size*28), dtype=np.float32) + for i in range(tab_size): + for j in range(tab_size): + img[j*28:(j+1)*28, i*28:(i+1)*28]=predictions[j*tab_size+i, :, :, 0]*127.5+127.5 + cv2.imwrite('{}/image_{:04d}.png'.format(dir_images, epoch), img) + +train(train_dataset, epochs) diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/genere.py b/Tensorflow/tutoriel35/genere.py new file mode 100644 index 0000000..fd1b01c --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/genere.py @@ -0,0 +1,34 @@ +import tensorflow as tf +from tensorflow.keras import layers, models +import time, threading +import numpy as np +import cv2 +import model_cond + +noise_dim=100 + +generator=model_cond.generator_model() +checkpoint=tf.train.Checkpoint(generator=generator) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir='./training_checkpoints_gan_cond/')) + +marge=20 + +while True: + chiffres=input("Entrez une serie de chiffre:") + try: + chiffres_int=int(chiffres) + except: + continue + + liste_chiffres=[] + while (chiffres_int): + liste_chiffres.append(chiffres_int%10) + chiffres_int=int(chiffres_int/10) + seed=tf.random.normal([len(liste_chiffres), noise_dim]) + labels=tf.one_hot(liste_chiffres, 10) + image=np.zeros(shape=(28+2*marge, len(liste_chiffres)*28+2*marge), dtype=np.float32) + prediction=generator([seed, labels], training=False) + for i in range(len(prediction)): + image[marge:marge+28, marge+i*28:marge+(i+1)*28]=prediction[len(liste_chiffres)-i-1, :, :, 0]*127.5+127.5 + cv2.imshow("Image", image.astype(np.uint8)) + key=cv2.waitKey(10) diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/horloge.py b/Tensorflow/tutoriel35/horloge.py new file mode 100644 index 0000000..ed69bc3 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/horloge.py @@ -0,0 +1,68 @@ +import tensorflow as tf +import time, threading +import numpy as np +import cv2 +import model_cond + +noise_dim=100 + +generator=model_cond.generator_model() +checkpoint=tf.train.Checkpoint(generator=generator) +checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir='./training_checkpoints_gan_cond/')) + +marge=20 +marge2=5 +image=np.zeros(shape=(28+2*marge, 6*28+2*marge+4*marge2), dtype=np.float32) +old_h1=old_h2=old_m1=old_m2=old_s1=old_s2=-1 +cont=1 + +def foo(): + global old_h1, old_h2, old_m1, old_m2, old_s1, old_s2 + + if cont: + threading.Timer(1, foo).start() + seed=tf.random.normal([6, noise_dim]) + heure=time.strftime('%H:%M:%S') + print(heure) + h1=int(int(heure.split(':')[0])/10) + h2=int(heure.split(':')[0])%10 + m1=int(int(heure.split(':')[1])/10) + m2=int(heure.split(':')[1])%10 + s1=int(int(heure.split(':')[2])/10) + s2=int(heure.split(':')[2])%10 + labels=tf.one_hot([h1, h2, m1, m2, s1, s2], 10) + + prediction=generator([seed, labels], training=False) + if h1!=old_h1: + image[0+marge:28+marge, 0*28+marge:1*28+marge]=prediction[0, :, :, 0]*127.5+127.5 + if h2!=old_h2: + image[0+marge:28+marge, 1*28+marge:2*28+marge]=prediction[1, :, :, 0]*127.5+127.5 + if m1!=old_m1: + image[0+marge:28+marge, 2*28+marge+2*marge2:3*28+marge+2*marge2]=prediction[2, :, :, 0]*127.5+127.5 + if m2!=old_m2: + image[0+marge:28+marge, 3*28+marge+2*marge2:4*28+marge+2*marge2]=prediction[3, :, :, 0]*127.5+127.5 + if s1!=old_s1: + image[0+marge:28+marge, 4*28+marge+4*marge2:5*28+marge+4*marge2]=prediction[4, :, :, 0]*127.5+127.5 + if s2!=old_s2: + image[0+marge:28+marge, 5*28+marge+4*marge2:6*28+marge+4*marge2]=prediction[5, :, :, 0]*127.5+127.5 + + cv2.circle(image, (marge+2*28+marge2, marge+8), 1, (255, 255, 255), 2) + cv2.circle(image, (marge+2*28+marge2, marge+20), 1, (255, 255, 255), 2) + cv2.circle(image, (marge+4*28+3*marge2, marge+8), 1, (255, 255, 255), 2) + cv2.circle(image, (marge+4*28+3*marge2, marge+20), 1, (255, 255, 255), 2) + + old_h1=h1 + old_h2=h2 + old_m1=m1 + old_m2=m2 + old_s1=s1 + old_s2=s2 + +foo() +while True: + cv2.imshow("Horloge", image.astype(np.uint8)) + key=cv2.waitKey(10) + if key==ord('q')&0xFF: + cv2.destroyAllWindows() + cont=0 + quit() diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/model.py b/Tensorflow/tutoriel35/model.py new file mode 100644 index 0000000..a224f88 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/model.py @@ -0,0 +1,40 @@ +from tensorflow.keras import layers, models + +def generator_model(): + entree=layers.Input(shape=(100), dtype='float32') + + result=layers.Dense(7*7*256, use_bias=False)(entree) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + + result=layers.Reshape((7, 7, 256))(result) + + result=layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + + result=layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + + sortie=layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model + +def discriminator_model(): + entree=layers.Input(shape=(28, 28, 1), dtype='float32') + + result=layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')(entree) + result=layers.LeakyReLU()(result) + result=layers.Dropout(0.3)(result) + + result=layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + result=layers.Dropout(0.3)(result) + + result=layers.Flatten()(result) + sortie=layers.Dense(1)(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=sortie) + return model diff --git a/Tensorflow/tutoriel35/model_cond.py b/Tensorflow/tutoriel35/model_cond.py new file mode 100644 index 0000000..0ab7536 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel35/model_cond.py @@ -0,0 +1,49 @@ +from tensorflow.keras import layers, models + +def generator_model(): + entree_bruit =layers.Input(shape=(100), dtype='float32') + entree_classe=layers.Input(shape=(10), dtype='float32') + + result=layers.concatenate([entree_bruit, entree_classe]) + + result=layers.Dense(7*7*256, use_bias=False)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + + result=layers.Reshape((7, 7, 256))(result) + + result=layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + + result=layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False)(result) + result=layers.BatchNormalization()(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + + sortie=layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh')(result) + + model=models.Model(inputs=[entree_bruit, entree_classe], outputs=sortie) + return model + +def discriminator_model(): + entree_image =layers.Input(shape=(28, 28, 1), dtype='float32') + entree_classe=layers.Input(shape=(10), dtype='float32') + + result1=layers.Dense(28*28, use_bias=False)(entree_classe) + result1=layers.Reshape((28, 28, 1))(result1) + + result=layers.concatenate([entree_image, result1]) + + result=layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + result=layers.Dropout(0.3)(result) + + result=layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')(result) + result=layers.LeakyReLU()(result) + result=layers.Dropout(0.3)(result) + + result=layers.Flatten()(result) + sortie=layers.Dense(1)(result) + + model=models.Model(inputs=[entree_image, entree_classe], outputs=sortie) + return model diff --git a/Tensorflow/tutoriel38/README.md b/Tensorflow/tutoriel38/README.md new file mode 100644 index 0000000..9996f82 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel38/README.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Vecteur embedding, TripletLoss, FaceNet + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=x3PbnSNV5n0 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel38/common.py b/Tensorflow/tutoriel38/common.py new file mode 100644 index 0000000..d8ada2b --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel38/common.py @@ -0,0 +1,27 @@ +import numpy as np +from tensorflow.keras import layers, models +import tensorflow as tf +import io + +def write_labels_embs(model, ds, file_embeddings, file_labels): + embeddings=model.predict(ds) + np.savetxt(file_embeddings, embeddings, delimiter='\t') + if file_labels is not None: + fichier=io.open(file_labels, 'w', encoding='utf-8') + for images, labels in ds: + [fichier.write("{:d}\n".format(x)) for x in labels] + fichier.close() + +def model_embedding(nbr_cc, embeddings_size): + entree=layers.Input(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.float32) + + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(entree) + result=layers.MaxPool2D()(result) + result=layers.Conv2D(nbr_cc, 3, activation='relu', padding='same')(result) + result=layers.MaxPool2D()(result) + result=layers.Flatten()(result) + result=layers.Dense(embeddings_size, activation=None)(result) + embeddings=layers.Lambda(lambda x: tf.math.l2_normalize(x, axis=1))(result) + + model=models.Model(inputs=entree, outputs=embeddings) + return model diff --git a/Tensorflow/tutoriel38/mnist.py b/Tensorflow/tutoriel38/mnist.py new file mode 100644 index 0000000..b35a5c0 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel38/mnist.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import numpy as np +import tensorflow as tf +import tensorflow_addons as tfa + +import common + +batch_size=64 +nbr_cc=64 # Nombre de cartes de caracteristique du modele +embeddings_size=256 # Taille du vecteur embedding (sortie du réseau de neurone) + +(x_train, y_train),(x_test, y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data() + +train_dataset=(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) +test_dataset=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_dataset, y_train)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_dataset, y_test)).batch(batch_size) + +model=common.model_embedding(nbr_cc, embeddings_size) + +common.write_labels_embs(model, test_ds, 'embeddings1.tsv', 'labels.tsv') + +model.compile( + optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1E-3), + loss=tfa.losses.TripletSemiHardLoss()) + +model.fit(train_ds, epochs=5) + +common.write_labels_embs(model, test_ds, 'embeddings2.tsv', None) diff --git a/Tensorflow/tutoriel38/mnist_avec_predictions.py b/Tensorflow/tutoriel38/mnist_avec_predictions.py new file mode 100644 index 0000000..ed18fac --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel38/mnist_avec_predictions.py @@ -0,0 +1,51 @@ +import numpy as np +import tensorflow as tf +import tensorflow_addons as tfa +from tensorflow.keras import layers, models +from sklearn import cluster +import sklearn + +import common + +batch_size=16 +nbr_cc=64 # Nombre de cartes de caracteristique du modele +embeddings_size=256 # Taille du vecteur embedding (sortie du réseau de neurone) + +(x_train, y_train), (x_test, y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data() + +train_dataset=(x_train.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) +test_dataset=(x_test.reshape(-1, 28, 28, 1)/255).astype(np.float32) + +train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_dataset, y_train)).batch(batch_size) +test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_dataset, y_test)).batch(batch_size) + +model=common.model_embedding(nbr_cc, embeddings_size) + +model.compile( + optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1E-3), + loss=tfa.losses.TripletSemiHardLoss()) + +model.fit(train_ds, epochs=5) + +# Recherche des centroids des clusters +embeddings=model.predict(train_dataset) +kmeans=cluster.KMeans(n_clusters=len(set(y_train))) +kmeans.fit(embeddings) +centroids=kmeans.cluster_centers_ + +# Recherche du label des centroids +distances=sklearn.metrics.pairwise_distances(embeddings, centroids) +# shape distances: 6000, 10 +# lmin contient le vecteur embeddings le plus proche de chacun des centroids +lmin=np.argmin(distances, axis=0) +labels_centroids=y_train[lmin] + +# Calcul de précision de la base d'entrainement +result=np.equal(y_train, labels_centroids[np.argmin(distances, axis=-1)]).astype(np.float32) +print("Train: précision {:4.2%}".format(np.mean(result))) + +# Calcul de précision de la base de test +embeddings=model.predict(test_dataset) +distances=sklearn.metrics.pairwise_distances(embeddings, centroids) +result=np.equal(y_test.astype(np.int32), labels_centroids[np.argmin(distances, axis=-1)]).astype(np.float32) +print("Test : précision {:4.2%}".format(np.mean(result))) diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/CIFAR_10_vgg.py b/Tensorflow/tutoriel5/CIFAR_10_vgg.py new file mode 100644 index 0000000..3bead84 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel5/CIFAR_10_vgg.py @@ -0,0 +1,164 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import matplotlib.pyplot as plot +import cv2 + +def read_cifar_file(file, images, labels): + shift=0 + f=np.fromfile(file, dtype=np.uint8) + while shift!=f.shape[0]: + labels.append(np.eye(10)[f[shift]]) + shift+=1 + images.append(f[shift:shift+3*32*32].reshape(3, 32, 32).transpose(1, 2, 0)/255) + shift+=3*32*32 + +def convolution(couche_prec, taille_noyau, nbr_noyau): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(couche_prec, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')+b + return result + +def fc(couche_prec, nbr_neurone): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(couche_prec, w)+b + return result + +def normalisation(couche_prec): + mean, var=tf.nn.moments(couche_prec, [0]) + scale=tf.Variable(tf.ones(shape=(np.shape(couche_prec)[-1]))) + beta=tf.Variable(tf.zeros(shape=(np.shape(couche_prec)[-1]))) + result=tf.nn.batch_normalization(couche_prec, mean, var, beta, scale, 0.001) + return result + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=200 +learning_rate=0.01 +labels=['avion', 'automobile', 'oiseau', 'chat', 'cerf', 'chien', 'grenouille', 'cheval', 'bateau', 'camion'] + +train_images=[] +train_labels=[] +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_3.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_4.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_5.bin", train_images, train_labels) + +test_images=[] +test_labels=[] +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/test_batch.bin", test_images, test_labels) + +ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 32, 32, 3), dtype=tf.float32) +ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, 10), dtype=tf.float32) + +result=convolution(ph_images, 3, 64) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 64) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + +result=convolution(result, 3, 128) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 128) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + +result=convolution(result, 3, 256) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 256) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 256) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + +result=convolution(result, 3, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + +result=convolution(result, 3, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=convolution(result, 3, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') +result=tf.contrib.layers.flatten(result) + +result=fc(result, 512) +result=normalisation(result) +result=tf.nn.relu(result) +result=fc(result, 10) +socs=tf.nn.softmax(result) + +erreur=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) +train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(erreur) +precision=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + }) + print(" entrainement OK") + tab_precision_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(precision, feed_dict={ + ph_images: train_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: train_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_precision_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_precision_train)) + tab_precision_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(precision, feed_dict={ + ph_images: test_images[batch:batch+taille_batch], + ph_labels: test_labels[batch:batch+taille_batch] + }) + tab_precision_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_precision_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_precision_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_precision_test)) + quit() + plot.ylim(0, 1) + plot.grid() + plot.plot(tab_train, label="Train error") + plot.plot(tab_test, label="Test error") + plot.legend(loc="upper right") + plot.show() + + resulat=s.run(socs, feed_dict={ph_images: test_images[0:taille_batch]}) + np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.3f}'.format}) + for image in range(taille_batch): + print("image", image) + print("sortie du réseau:", resulat[image], np.argmax(resulat[image]), labels[np.argmax(resulat[image])]) + print("sortie attendue :", test_labels[image], np.argmax(test_labels[image]), labels[np.argmax(test_labels[image])]) + cv2.imshow('image', test_images[image]) + if cv2.waitKey()&0xFF==ord('q'): + break + diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/Figure_cifar_vgg.png b/Tensorflow/tutoriel5/Figure_cifar_vgg.png new file mode 100644 index 0000000..64e53b2 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/Figure_cifar_vgg.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/README.md b/Tensorflow/tutoriel5/README.md new file mode 100644 index 0000000..234d061 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel5/README.md @@ -0,0 +1,45 @@ +# Tutoriel tensorflow + +La vidéo du tutoriel se trouve à l'adresse suivante: +https://www.youtube.com/watch?v=QaazrkwooFA + +N'hésitez pas à faire des commentaires sur youtube + +## Test de différentes fonctions sur le programme du tutoriel #2 + +Les graphiques suivants montrent les différentes courbes d'apprentissage réalisées avec le programme du tutoriel #2 (https://www.youtube.com/watch?v=mUyRdiQRJBI). Seule la fonction d'activation est changée. +L'apprentissage se fait sur 200 cycles et prend environ 35 minutes avec une GeForce 1080; le temps reste sensiblement le même quelque soit la fonction. + +#### Fonction d'activation: sigmoid (tn.nn.sigmoid) +![graph sigmoid](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_sigmoid.png) + +#### Fonction d'activation: tangente hyperbolique (tn.nn.tanh) +![graph tangente hyperbolique](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_tanh.png) + +#### Fonction d'activation: Unité de Rectification Linéaire (tn.nn.relu) +![graph Unité de Rectification Linéaire](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_relu.png) + +#### Fonction d'activation: Leaky Relu (tn.nn.leaky_relu) +![graph Leaky Relu](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaku_relu.png) + +#### Fonction d'activation: Unité Exponentielle Linéaire (tn.nn.selu) +![graph Unité Exponentielle Linéaire](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_selu.png) + +#### Ci-dessous, l'ensemble des fonctions dans un même graphique: + +#### Erreur sur la base d entrainement: +![graph base entrainement](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all.png) + +#### Erreur sur la base de test: +![graph base de test](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all_2.png) + +## VGGNet sur CIFAR10 + +N'oubliez pas de récuperer la base cifar10 (binary version) à l'adresse suivante: +https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html + +L'entrainement prend environ 2h40 sur une GeForce 1080 + +#### Graph de l'entrainement: +![graph entrainement](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel5/Figure_cifar_vgg.png) + diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all.png new file mode 100644 index 0000000..5d1939b Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all_2.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all_2.png new file mode 100644 index 0000000..469a65f Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_all_2.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaku_relu.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaku_relu.png new file mode 100644 index 0000000..d2513eb Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaku_relu.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaky_relu.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaky_relu.png new file mode 100644 index 0000000..f17caad Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_leaky_relu.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_relu.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_relu.png new file mode 100644 index 0000000..eebccba Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_relu.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_selu.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_selu.png new file mode 100644 index 0000000..68a3dd9 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_selu.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_sigmoid.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_sigmoid.png new file mode 100644 index 0000000..af3e32a Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_sigmoid.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_tanh.png b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_tanh.png new file mode 100644 index 0000000..bd38a4e Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel5/images/Figure_tanh.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/Figure_1.png b/Tensorflow/tutoriel6/Figure_1.png new file mode 100644 index 0000000..7b7352a Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel6/Figure_1.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/MNIST_test.py b/Tensorflow/tutoriel6/MNIST_test.py new file mode 100644 index 0000000..dd61538 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel6/MNIST_test.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import cv2 +import numpy as np +import tensorflow as tf +from L42Project import ia as LPia + +mnist_test_images=np.fromfile("mnist/t10k-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 28, 28, 1)/255 +mnist_test_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/t10k-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] + +tf.reset_default_graph() +np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.3f}'.format}) +with tf.Session() as s: + saver=tf.train.import_meta_graph('./mon_vgg/modele.meta') + saver.restore(s, tf.train.latest_checkpoint('./mon_vgg/')) + graph=tf.get_default_graph() + images=graph.get_tensor_by_name("images:0") + sortie=graph.get_tensor_by_name("sortie:0") + is_training=graph.get_tensor_by_name("is_training:0") + while True: + image=cv2.imread("/home/laurent/chiffre.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) + image=cv2.resize(image, (28, 28)) + image=image.reshape(28, 28, 1)/255 + test_images=[] + test_images.append(image) + test_images=np.asarray(test_images) + #cv2.imshow('image', test_images[0]) + for i in mnist_test_images[0:10]: + #for i in test_images: + prediction=s.run(sortie, feed_dict={images: [i], is_training: False}) + print(prediction, np.argmax(prediction)) + #if cv2.waitKey()==ord('q'): + # break + break +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/MNIST_vgg.py b/Tensorflow/tutoriel6/MNIST_vgg.py new file mode 100644 index 0000000..90f00df --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel6/MNIST_vgg.py @@ -0,0 +1,50 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import vgg + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=200 + +train_images=np.fromfile("mnist/train-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 28, 28, 1)/255 +train_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/train-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] +test_images=np.fromfile("mnist/t10k-images-idx3-ubyte", dtype=np.uint8)[16:].reshape(-1, 28, 28, 1)/255 +test_labels=np.eye(10)[np.fromfile("mnist/t10k-labels-idx1-ubyte", dtype=np.uint8)[8:]] + +images, labels, is_training, sortie, train, accuracy, saver=vgg.vggnet() + +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: test_images[batch:batch+taille_batch], + labels: test_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + saver.save(s, './mon_vgg/modele') diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/README.md b/Tensorflow/tutoriel6/README.md new file mode 100644 index 0000000..889c321 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel6/README.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Sauvegarde d'un modèle type VGGnet et réutilisation + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=vIOdUchtbhQ + +Courbe d'apprentissage sur 200 cycles: +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel6/Figure_1.png) + +L'apprentissage prend 6h30 sur une GeForce 1080 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/log b/Tensorflow/tutoriel6/log new file mode 100644 index 0000000..47c1428 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel6/log @@ -0,0 +1,200 @@ +0:0.985800:0.982300 +1:0.985783:0.982600 +2:0.986883:0.983600 +3:0.988517:0.984300 +4:0.989633:0.983300 +5:0.992733:0.989600 +6:0.994267:0.989700 +7:0.995400:0.990500 +8:0.996600:0.991800 +9:0.996267:0.990800 +10:0.995133:0.990400 +11:0.998000:0.993700 +12:0.996100:0.991100 +13:0.995583:0.991500 +14:0.996600:0.990400 +15:0.994667:0.991700 +16:0.997500:0.992600 +17:0.996317:0.991500 +18:0.997017:0.992300 +19:0.996850:0.992300 +20:0.997167:0.991100 +21:0.998567:0.994600 +22:0.998583:0.993600 +23:0.997950:0.992500 +24:0.997000:0.993300 +25:0.998600:0.993100 +26:0.997083:0.992000 +27:0.999250:0.994600 +28:0.998517:0.994000 +29:0.998583:0.993000 +30:0.999050:0.994200 +31:0.999150:0.993900 +32:0.997417:0.992800 +33:0.998617:0.994500 +34:0.998950:0.994400 +35:0.998950:0.993700 +36:0.998167:0.992200 +37:0.999650:0.995400 +38:0.996217:0.991300 +39:0.999250:0.993900 +40:0.999650:0.993700 +41:0.998233:0.992400 +42:0.999333:0.994300 +43:0.999650:0.995200 +44:0.999567:0.995100 +45:0.999167:0.993400 +46:0.999150:0.994300 +47:0.999183:0.994300 +48:0.997917:0.992100 +49:0.999400:0.994400 +50:0.999917:0.994700 +51:0.999450:0.993600 +52:0.998317:0.993400 +53:0.999700:0.994600 +54:0.999850:0.994500 +55:0.996717:0.993200 +56:0.998883:0.994400 +57:0.999900:0.994300 +58:0.998650:0.994400 +59:0.999500:0.994700 +60:0.999017:0.993100 +61:0.999783:0.994200 +62:0.998567:0.992000 +63:0.999300:0.994700 +64:0.999950:0.995500 +65:0.998917:0.993700 +66:0.998783:0.992900 +67:0.999083:0.993300 +68:1.000000:0.994600 +69:1.000000:0.994900 +70:1.000000:0.994800 +71:1.000000:0.994800 +72:1.000000:0.994800 +73:1.000000:0.994700 +74:1.000000:0.994700 +75:1.000000:0.994700 +76:1.000000:0.994600 +77:1.000000:0.994600 +78:1.000000:0.994500 +79:1.000000:0.994600 +80:1.000000:0.994500 +81:1.000000:0.994600 +82:1.000000:0.994500 +83:1.000000:0.994600 +84:1.000000:0.994500 +85:1.000000:0.994700 +86:1.000000:0.994600 +87:1.000000:0.994800 +88:1.000000:0.994700 +89:1.000000:0.994700 +90:1.000000:0.994700 +91:1.000000:0.994900 +92:1.000000:0.994900 +93:1.000000:0.994900 +94:1.000000:0.994900 +95:1.000000:0.994900 +96:1.000000:0.994900 +97:1.000000:0.994900 +98:1.000000:0.994900 +99:1.000000:0.994900 +100:1.000000:0.994900 +101:1.000000:0.994800 +102:1.000000:0.994800 +103:1.000000:0.994700 +104:1.000000:0.994800 +105:1.000000:0.994800 +106:1.000000:0.994500 +107:1.000000:0.994700 +108:1.000000:0.994700 +109:1.000000:0.994700 +110:1.000000:0.994700 +111:1.000000:0.994800 +112:1.000000:0.994800 +113:1.000000:0.994800 +114:1.000000:0.994900 +115:1.000000:0.994800 +116:1.000000:0.994900 +117:1.000000:0.994900 +118:1.000000:0.995000 +119:1.000000:0.995000 +120:1.000000:0.994900 +121:1.000000:0.994900 +122:1.000000:0.994900 +123:0.973983:0.971500 +124:0.999267:0.993200 +125:0.999800:0.994200 +126:0.999883:0.994800 +127:0.999767:0.994600 +128:0.998750:0.994000 +129:0.999750:0.993500 +130:0.999733:0.993600 +131:0.997083:0.991600 +132:0.999683:0.994000 +133:0.999783:0.994100 +134:0.999267:0.993000 +135:0.999700:0.994600 +136:0.999350:0.993300 +137:0.999600:0.993700 +138:0.998900:0.993000 +139:0.999400:0.993500 +140:0.999667:0.994400 +141:0.999050:0.992900 +142:0.999017:0.993300 +143:0.999700:0.994500 +144:0.999067:0.993200 +145:0.999900:0.995000 +146:0.999617:0.994300 +147:0.999283:0.992900 +148:0.998833:0.993500 +149:0.999883:0.994400 +150:0.999783:0.994300 +151:0.999617:0.994300 +152:0.999783:0.994200 +153:0.999817:0.994000 +154:0.999517:0.992100 +155:0.999900:0.993400 +156:1.000000:0.994400 +157:1.000000:0.994700 +158:1.000000:0.994700 +159:1.000000:0.994600 +160:1.000000:0.994800 +161:1.000000:0.994800 +162:1.000000:0.994900 +163:1.000000:0.994900 +164:1.000000:0.995000 +165:1.000000:0.994800 +166:1.000000:0.994800 +167:1.000000:0.994700 +168:1.000000:0.994700 +169:1.000000:0.994700 +170:1.000000:0.994500 +171:1.000000:0.994500 +172:1.000000:0.994500 +173:1.000000:0.994500 +174:1.000000:0.994500 +175:1.000000:0.994500 +176:1.000000:0.994400 +177:1.000000:0.994500 +178:1.000000:0.994500 +179:1.000000:0.994400 +180:1.000000:0.994400 +181:1.000000:0.994400 +182:1.000000:0.994400 +183:1.000000:0.994400 +184:1.000000:0.994400 +185:1.000000:0.994300 +186:1.000000:0.994300 +187:1.000000:0.994200 +188:1.000000:0.994200 +189:1.000000:0.994300 +190:1.000000:0.994400 +191:1.000000:0.994400 +192:1.000000:0.994400 +193:1.000000:0.994600 +194:1.000000:0.994600 +195:1.000000:0.994700 +196:1.000000:0.994800 +197:1.000000:0.994600 +198:1.000000:0.994800 +199:1.000000:0.994700 diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/vgg.py b/Tensorflow/tutoriel6/vgg.py new file mode 100644 index 0000000..a589b18 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel6/vgg.py @@ -0,0 +1,84 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np + +def convolution(couche_prec, taille_noyau, nbr_noyau): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(couche_prec, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')+b + return result + +def fc(couche_prec, nbr_neurone): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(couche_prec, w)+b + return result + +def vggnet(learning_rate=0.01, momentum=0.99): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 28, 28, 1), dtype=tf.float32, name='images') + ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, 10), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + result=convolution(ph_images, 3, 64) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 64) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 128) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 128) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + + result=fc(result, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=fc(result, 10) + socs=tf.nn.softmax(result, name="sortie") + + loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + return ph_images, ph_labels, ph_is_training, socs, train, accuracy, tf.train.Saver() + diff --git a/Tensorflow/tutoriel6/vgg_test_cam.py b/Tensorflow/tutoriel6/vgg_test_cam.py new file mode 100644 index 0000000..7cca482 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel6/vgg_test_cam.py @@ -0,0 +1,30 @@ +import cv2 +import numpy as np +import tensorflow as tf + +cap=cv2.VideoCapture(0) +np.set_printoptions(formatter={'float': '{:0.3f}'.format}) +with tf.Session() as s: + saver=tf.train.import_meta_graph('./mon_vgg/modele.meta') + saver.restore(s, tf.train.latest_checkpoint('./mon_vgg/')) + graph=tf.get_default_graph() + images=graph.get_tensor_by_name("images:0") + sortie=graph.get_tensor_by_name("sortie:0") + is_training=graph.get_tensor_by_name("is_training:0") + while True: + ret, frame=cap.read() + test=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) + test=cv2.resize(test, (28, 28)) + for x in range(28): + for y in range(28): + if test[y][x]<110: + test[y][x]=1 + else: + test[y][x]=0 + cv2.imshow('image', cv2.resize(test, (120, 120))*255) + prediction=s.run(sortie, feed_dict={images: [test.reshape(28, 28, 1)], is_training: False}) + print(prediction, np.argmax(prediction)) + if cv2.waitKey(20)&0xFF==ord('q'): + break +cap.release() +cv2.destroyAllWindows() diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/CIFAR_10_vgg.py b/Tensorflow/tutoriel9/CIFAR_10_vgg.py new file mode 100644 index 0000000..91098ab --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel9/CIFAR_10_vgg.py @@ -0,0 +1,73 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import matplotlib.pyplot as plot +import cv2 +import vgg + +def read_cifar_file(file, images, labels): + shift=0 + f=np.fromfile(file, dtype=np.uint8) + while shift!=f.shape[0]: + labels.append(np.eye(10)[f[shift]]) + shift+=1 + images.append(f[shift:shift+3*32*32].reshape(3, 32, 32).transpose(1, 2, 0)/255) + shift+=3*32*32 + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=200 +labels=['avion', 'automobile', 'oiseau', 'chat', 'cerf', 'chien', 'grenouille', 'cheval', 'bateau', 'camion'] + +train_images=[] +train_labels=[] +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_3.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_4.bin", train_images, train_labels) +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/data_batch_5.bin", train_images, train_labels) + +test_images=[] +test_labels=[] +read_cifar_file("cifar-10-batches-bin/test_batch.bin", test_images, test_labels) + +images, labels, is_training, sortie, train, accuracy, save=vgg.vggnet(nbr_classes=10, learning_rate=0.01) + +fichier=open("log", "a") +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: False + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: test_images[batch:batch+taille_batch], + labels: test_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: False + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + fichier.write("{:d}:{:f}:{:f}\n".format(id_entrainement, np.mean(tab_accuracy_train), np.mean(tab_accuracy_test))) + fichier.close() + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/Figure_1.png b/Tensorflow/tutoriel9/Figure_1.png new file mode 100644 index 0000000..3ef86be Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel9/Figure_1.png differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/Loss_avec_dropout b/Tensorflow/tutoriel9/Loss_avec_dropout new file mode 100644 index 0000000..1b3f054 Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel9/Loss_avec_dropout differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/Loss_sans_dropout b/Tensorflow/tutoriel9/Loss_sans_dropout new file mode 100644 index 0000000..825629c Binary files /dev/null and b/Tensorflow/tutoriel9/Loss_sans_dropout differ diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/README.md b/Tensorflow/tutoriel9/README.md new file mode 100644 index 0000000..4c0446c --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel9/README.md @@ -0,0 +1,21 @@ +# Tutoriel tensorflow +## Surapprentissage: utilisation de dropout + +La vidéo de ce tutoriel est disponible à l'adresse suivante: https://www.youtube.com/watch?v=reV2aoa6svM + +## CIFAR10 + +N'oubliez pas de récuperer la base cifar10 (binary version) à l'adresse suivante: +https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html + +### Courbe d'erreur du réseau sans dropout +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel9/Loss_sans_dropout) + +### Courbe d'erreur du réseau avec dropout +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel9/Loss_avec_dropout) + +### Courbes d'erreur sur la base de validation sur le même graphique: +![graph apprentissage](https://github.com/L42Project/Tutoriels/blob/master/Tensorflow/tutoriel9/Figure_1.png) + +L'apprentissage prend 2h40 sur une GeForce 1080 + diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/STL10_vgg.py b/Tensorflow/tutoriel9/STL10_vgg.py new file mode 100644 index 0000000..8d167cd --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel9/STL10_vgg.py @@ -0,0 +1,60 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np +from sklearn.utils import shuffle +import matplotlib.pyplot as plot +import cv2 +import vgg + +labels=['avion', 'oiseau', 'voiture', 'chat', 'cerf', 'chien', 'cheval', 'singe', 'bateau', 'camion'] +train_images=np.fromfile("stl10_binary/train_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1)/255 +train_labels=np.eye(10)[np.fromfile("stl10_binary/train_y.bin", dtype=np.uint8)-1] +test_images=np.fromfile("stl10_binary/test_X.bin", dtype=np.uint8).reshape(-1, 3, 96, 96).transpose(0, 2, 3, 1)/255 +test_labels=np.eye(10)[np.fromfile("stl10_binary/test_y.bin", dtype=np.uint8)-1] + +taille_batch=100 +nbr_entrainement=200 + +images, labels, is_training, sortie, train, accuracy, save=vgg.vggnet(nbr_classes=10, learning_rate=0.001) + +#train_images=tf.image.resize_images(train_images, size=[32, 32]) +#test_images=tf.image.resize_images(train_images, size=[32, 32]) + +fichier=open("log", "a") +with tf.Session() as s: + s.run(tf.global_variables_initializer()) + tab_train=[] + tab_test=[] + train_images, train_labels=shuffle(train_images, train_labels) + for id_entrainement in np.arange(nbr_entrainement): + print("> Entrainement", id_entrainement) + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + s.run(train, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: True + }) + print(" entrainement OK") + tab_accuracy_train=[] + for batch in np.arange(0, len(train_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: train_images[batch:batch+taille_batch], + labels: train_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: False + }) + tab_accuracy_train.append(p) + print(" train:", np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_accuracy_test=[] + for batch in np.arange(0, len(test_images), taille_batch): + p=s.run(accuracy, feed_dict={ + images: test_images[batch:batch+taille_batch], + labels: test_labels[batch:batch+taille_batch], + is_training: False + }) + tab_accuracy_test.append(p) + print(" test :", np.mean(tab_accuracy_test)) + tab_train.append(1-np.mean(tab_accuracy_train)) + tab_test.append(1-np.mean(tab_accuracy_test)) + fichier.write("{:d}:{:f}:{:f}\n".format(id_entrainement, np.mean(tab_accuracy_train), np.mean(tab_accuracy_test))) + fichier.close() + + diff --git a/Tensorflow/tutoriel9/vgg.py b/Tensorflow/tutoriel9/vgg.py new file mode 100644 index 0000000..8640b04 --- /dev/null +++ b/Tensorflow/tutoriel9/vgg.py @@ -0,0 +1,102 @@ +import tensorflow as tf +import numpy as np + +def convolution(couche_prec, taille_noyau, nbr_noyau): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(taille_noyau, taille_noyau, int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_noyau))) + b=np.zeros(nbr_noyau) + result=tf.nn.conv2d(couche_prec, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')+b + return result + +def fc(couche_prec, nbr_neurone): + w=tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape=(int(couche_prec.get_shape()[-1]), nbr_neurone), dtype=tf.float32)) + b=tf.Variable(np.zeros(shape=(nbr_neurone)), dtype=tf.float32) + result=tf.matmul(couche_prec, w)+b + return result + +def vggnet(nbr_classes, learning_rate=1E-3, momentum=0.99): + ph_images=tf.placeholder(shape=(None, 32, 32, 3), dtype=tf.float32, name='images') + ph_labels=tf.placeholder(shape=(None, nbr_classes), dtype=tf.float32) + ph_is_training=tf.placeholder_with_default(False, (), name='is_training') + + result=convolution(ph_images, 3, 64) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.layers.dropout(result, 0.2, training=ph_is_training) + result=tf.nn.relu(result) + result=convolution(result, 3, 64) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.2, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 128) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.2, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 128) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 256) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.3, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.4, training=ph_is_training) + result=convolution(result, 3, 512) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.nn.relu(result) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=tf.nn.max_pool(result, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + result=tf.contrib.layers.flatten(result) + + result=fc(result, 1024) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=tf.nn.relu(result) + result=fc(result, 1024) + result=tf.layers.batch_normalization(result, training=ph_is_training, momentum=momentum) + result=tf.layers.dropout(result, 0.5, training=ph_is_training) + result=tf.nn.relu(result) + result=fc(result, nbr_classes) + socs=tf.nn.softmax(result, name="sortie") + + loss=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=ph_labels, logits=result) + extra_update_ops=tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) + with tf.control_dependencies(extra_update_ops): + train=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) + accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(socs, 1), tf.argmax(ph_labels, 1)), tf.float32)) + + return ph_images, ph_labels, ph_is_training, socs, train, accuracy, tf.train.Saver() +