使用Python轻松完成垃圾分类（基于图像识别）

0 环境

Python版本：3.6.8

系统版本：macOS Mojave

Python Jupyter Notebook

1 引言

七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。

听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔

  • 首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里
  • 珍珠，水果肉等残渣放进湿垃圾
  • 把杯子要丢入干垃圾
  • 接下来是盖子，如果是带盖子带热饮（比如大部分的热饮），塑料盖是可以归到可回收垃圾的嗷

看到这里，是不是大家突然都不想喝奶茶了呢，哈哈。不过不要紧，垃圾分类虽然要执行，但是奶茶也可以照喝。

那么，这里我们想讨论一下，人工智能和数据科学的方法能不能帮助我们进行更好的垃圾分类？这样我们不用为了不知道要扔哪个垃圾箱而烦恼。

2 思路

这问题的解决思路或许不止一条。这里只是抛砖引玉一下，提供一些浅显的见解。

第一种方案，可以把垃圾的信息制成表格化数据，然后用传统的机器学习方法。

第二种方案，把所有的垃圾分类信息做成知识图谱，每一次的查询就好像是在翻字典一样查阅信息。

第三种方案，可以借助现在的深度学习方法，来对垃圾进行识别和分类。每次我们给一张垃圾的图片，让模型识别出这是属于哪一种类别的：干垃圾，湿垃圾，有害垃圾还是可回收垃圾。

3 图像分类

图像分类是深度学习的一个经典应用。它的输入是一张图片, 然后经过一些处理，进入一个深度学习的模型，该模型会返回这个图片里垃圾的类别。这里我们考虑四个类别：干垃圾，湿垃圾，有害垃圾还是可回收垃圾。

报纸 ：可回收垃圾

电池 ：有害垃圾

一次性餐盒 ：干垃圾

我们对图片里的物品进行分类，这是图像处理和识别的领域。人工智能里提出了使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来解决这一类问题。

我会用keras包和Tensorflow后端来建立模型。 由于训练集的样本暂时比较缺乏，所以这里只能先给一套思路和代码。训练模型的工作之前还得进行一波数据收集。

我们就先来看看代码大致长什么样吧

先导入一些必要的包。

再做一下准备工作。

在上面，我们初始化了一些变量，batch size是128； num_classes = 4，因为需要分类的数量是4，有干垃圾，湿垃圾，有害垃圾和可回收垃圾这四个种类。epochs 是我们要训练的次数。接下来，img_rows, img_cols = 28, 28 我们给了图片的纬度大小。

在 .reshape(60000,28,28,1)中 , 60000 是图片的数量（可变）, 28是图片的大小（可调），并且1是channel的意思，channel = 1 是指黑白照片。 .reshape(10000,28,28,1)也是同理，只是图片数量是10000。

到了最后两行，我们是把我们目标变量的值转化成一个二分类， 是用一个向量（矩阵）来表示。比如 [1,0,0,0] 是指干垃圾，[0,1,0,0]是指湿垃圾等等。

接下来是建模的部分。

我们加了卷积层和池化层进入模型。激活函数是 relu，relu函数几乎被广泛地使用在了卷积神经网络和深度学习。我们在层与层之间也加了dropout来减少过拟合。Dense layer是用来做类别预测的。

建完模型后，我们要进行模型的验证，保证准确性在线。

到这里，我们的建模预测已经大概完成了。一个好的模型，要不断地去优化它，提高精确度等指标要求，直到达到可以接受的程度。

这优化的过程，我们在这里就先不深入讨论了，以后继续。

4 总结

值得一提的是，尽管方法上是有实现的可能，但是实际操作中肯定要更复杂的多，尤其是对精度有着很高的要求。

而且当一个图片里面包含着好几种垃圾种类，这也会让我们的分类模型开发变得很复杂，增加了难度。

比如，我们想要对一杯奶茶进行垃圾分类，照片里面是包含了多个垃圾的种类，这就比较头大了，因为这并不是属于单一的类别。

前路的困难肯定是有的，不过就当这里的分享是个抛砖引玉的起点吧。

毕竟李白也说了，“长风破浪会有时，直挂云帆济沧海”。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python实现识别手写数字 python图像识别算法

    python实现识别手写数字 python图像识别算法

    写在前面 这一段的内容可以说是最难的一部分之一了,因为是识别图像,所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难,所以我尽量会讲得清楚一点. 而且因为在编写的过程中,把前面的一些逻辑也修改了一些,将其变得更完善了,所以一切以本篇的为准.当然,如果想要直接看代码,代码全部放在我的GitHub中,所以这篇文章主要负责讲解,如需代码请自行前往GitHub. 本次大纲 上一次写到了数据库的建立,我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中.所以这次继续往下走,该轮到识别图片的内容了. 首先我们需要从文件夹中

  • Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解)

    ①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36

  • python自动截取需要区域,进行图像识别的方法

    实例如下所示: import os os.chdir("G:\Python1\Lib\site-packages\pytesser") from pytesser import * from pytesseract import image_to_string from PIL import Image from PIL import ImageGrab #截图,获取需要识别的区域 x = 345 y = 281 m = 462 n = 327 k = 54 for i in rang

  • 使用Python做垃圾分类的原理及实例代码

    0 引言 纸巾再湿也是干垃圾?瓜子皮再干也是湿垃圾??最近大家都被垃圾分类折磨的不行,傻傻的你是否拎得清?

  • python实现决策树分类

    上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文. 原始数据集: 变化后的数据集在程序代码中体现,这就不截图了 构建决策树的代码如下: #coding :utf-8 ''' 2017.6.25 author :Erin function: "decesion tree" ID3 ''' import numpy as np import pandas as

  • 微信跳一跳python辅助软件思路及图像识别源码解析

    微信跳一跳python辅助软件思路及图像识别源码解析

    本文将梳理github上最火的wechat_jump_game的实现思路,并解析其图像处理部分源码 首先废话少说先看效果 核心思想 获取棋子到下一个方块的中心点的距离 计算触摸屏幕的时间 点击屏幕 重要方法 计算棋子到下一个方块中心点的距离 使用 adb shell screencap -p 命令获取手机当前屏幕画面 再通过图像上的信息找出棋子的坐标和下一个方块中心点的坐标 然后通过两点间距离公式计算出距离 计算触摸屏幕的时间 T=A * S 其中S为上步算出的像素距离,T为按压时间(ms),A

  • Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓. import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.th

  • python实现字符串中字符分类及个数统计

    输入一个字符串,分别统计出其中英文字母.空格.数字和其它字符的个数,本文给出解决方法 编写思路: 1.字符串的遍历,和列表类似,可以把字符串当做元素都是一个字符的一个字符列表,它可以和列表有公共的语法 2.分不同的类别,若有符合条件的字符直接在类别数上加1就可以 初始代码: # -*- coding:utf-8 -*- letter=0 number=0 space=0 symbol=0 print "请输入字符串:" s=raw_input() for char in s: if c

  • 使用Python轻松完成垃圾分类（基于图像识别）

    使用Python轻松完成垃圾分类（基于图像识别）

    0 环境 Python版本:3.6.8 系统版本:macOS Mojave Python Jupyter Notebook 1 引言 七月了,大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额,那就是垃圾分类.<上海市生活垃圾管理条例>已经正式实施了,相信还是有很多的小伙伴和我一样,还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里.感觉每天都在学习一遍垃圾分类,真令人头大. 听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔 首先,没喝完的奶茶水要倒在水池里 珍珠,水果肉等残渣放进湿垃圾 把杯子要丢入干垃圾 接下来是盖子,如

  • 基于Python轻松制作一个股票K线图网站

    目录 获取股票数据 PyEcharts 作图 构建 Web 框架 视图函数编写 模板编写 编辑主逻辑 前端页面编写 在前面的文章中,我们学习了如何使用 Tkinter 构建股票数据抓取以及展示K线图功能,虽然大致的功能已经具备,但是在当今这个人手一个 Web 服务的年代,GUI 程序还是没有 Web 服务来的香啊. 我们需要用到的知识包括 PyEcharts 的使用,tushare 库获取股票数据的方法以及 Flask 的基本用法. 获取股票数据 我们先来看下 tushare 的使用,这个应该是

  • Python机器学习应用之基于LightGBM的分类预测篇解读

    Python机器学习应用之基于LightGBM的分类预测篇解读

    目录 一.Introduction 1 LightGBM的优点 2 LightGBM的缺点 二.实现过程 1 数据集介绍 2 Coding 三.Keys LightGBM的重要参数 基本参数调整 针对训练速度的参数调整 针对准确率的参数调整 针对过拟合的参数调整 一.Introduction LightGBM是扩展机器学习系统.是一款基于GBDT(梯度提升决策树)算法的分布梯度提升框架.其设计思路主要集中在减少数据对内存与计算性能的使用上,以及减少多机器并行计算时的通讯代价 1 LightGBM

  • Python机器学习应用之基于天气数据集的XGBoost分类篇解读

    Python机器学习应用之基于天气数据集的XGBoost分类篇解读

    目录 一.XGBoost 1 XGBoost的优点 2 XGBoost的缺点 二.实现过程 1 数据集 2 实现 三.Keys XGBoost的重要参数 一.XGBoost XGBoost并不是一种模型,而是一个可供用户轻松解决分类.回归或排序问题的软件包. 1 XGBoost的优点 简单易用.相对其他机器学习库,用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果. 高效可扩展.在处理大规模数据集时速度快效果好,对内存等硬件资源要求不高. 鲁棒性强.相对于深度学习模型不需要精细调参便能取得接近的

  • Python机器学习应用之基于线性判别模型的分类篇详解

    Python机器学习应用之基于线性判别模型的分类篇详解

    目录 一.Introduction 1 LDA的优点 2 LDA的缺点 3 LDA在模式识别领域与自然语言处理领域的区别 二.Demo 三.基于LDA 手写数字的分类 四.小结 一.Introduction 线性判别模型(LDA)在模式识别领域(比如人脸识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用.LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术. LDA的思想可以用一句话概括,就是"投影后类内方差最小,类间方

  • 利用Python轻松实现视频转GIF动图

    利用Python轻松实现视频转GIF动图

    目录 前言 1. 准备工作 2. 初探 3. 截取区域转动图 4. 固定区域转动图 5. 添加自定义文本 前言 不知道大家是不是有过类似的经历,在看视频的时候觉得某段非常有意思想弄成动图,但是无从下手! 或可以在网上找一些在线工具但是多多少少需要付费或者带有水印之类的,那么!? 对,今天我们就来学习用Python搞定这一需求吧! 动图效果 1. 准备工作 需要准备用于生成gif的视频文件,我这里用的是上次<用Python制作一个B站视频下载小工具>里案例中的视频.另外,就是需要用到moviep

  • 使用Python轻松实现绘制词云图项目(附详细源码)

    使用Python轻松实现绘制词云图项目(附详细源码)

    目录 项目背景 项目实操 一.一般词云绘制 二.根据词频绘制词云 结 语 项目背景 虽然现在已经有很多现成的制作词云图的工具了,但一般存在以下几个问题: 问题一:工具太多,眼花缭乱,质量参差不齐,选择困难症: 问题二:大多词云工具或多或少有一些限制,自定义的空间有限: 问题三:有些工具甚至收费. 基于以上几个问题,觉得有必要写一篇Python绘制词云图的文章,因为实在太简单!没有任何编程基础的小白都能搞定的事,还找什么工具啊! OK,FINE.咱不废话,直接实操. 项目实操 一.一般词云绘制 制

  • Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

    本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果.分享给大家供大家参考,具体如下: 前面讲述了关于双色球的各种算法,这里将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊. 代码中使用了线性回归算法,这个场景使用这个算法,预测效果一般,各位可以考虑使用其他算法尝试结果. 发现之前有很多代码都是重复的工作,为了让代码看的更优雅,定义了函数,去调用,顿时高大上了 #!/usr/bin/python # -*- coding:UTF-8 -*- #导入需要的包 import pan

  • 新年福利来一波之Python轻松集齐五福(demo)

    新年福利来一波之Python轻松集齐五福(demo)

    新的一年又要到来了,各个大的公司又在这年末为大家送上了新春的祝福,支付宝还是延续了这几年的传统,在年末为大家送上了集五福的活动,为了大家能更快更好的扫出来大大的"福",今天就带领大家利用python做一个一"福"转"N"福的小demo. 先看效果图 首先,我们需要拿到一张大大的"福"字图片,然后,我们就可以对于这张图进行操作了.我们今天要实现的就是将一张"福"字转化为五种不同的风格,现为大家呈上效果图. 灰

随机推荐