手写数字彩色图像识别-Keras实现（基于R语言）

本文摘自《Keras深度学习：入门、实战及进阶》一书。

本小节我们将利用MNIST数据集的训练数据训练模型，MNIST数据集的测试数据评估模型，再利用训练好的模型对本地的50个手写数字图像进行预测，查看预测效果。

在num文件夹中已经保存了50张0~9的彩色数字图像

使用EBImage包的readImage()函数将num文件夹中的所有数字图像读取到R中。

> library(keras)
> library(EBImage)
> # 图像数据读取
> setwd('../num') # 设置num文件夹为默认路径
> temp <- paste(1:50,'png',sep = '.') 
> mypic <- list()
> for (i in 1:length(temp)) {mypic[[i]] <- readImage(temp[[i]])}

利用for循环语句，已经将50张数字图像读入到R中。

利用plot()函数查看读取的数字图像。

> # 绘制数字图像
> par(mfrow=c(10,5))
> for(i in 1:50) plot(mypic[[i]])
> par(mfrow=c(1,1))

在对数据图像处理前，让我们先查看各个图像的维度大小。

以下程序将每张图像的实际值和三个维度的实际大小保存到size对象中，并查看前六张图像的数据情况。

> # 查看各图像的维度大小
> size <- data.frame(pic = 1:50,
+                num = rep(0:9,each = 5),
+                dim1 = sapply(mypic,dim)[1,],
+                dim2 = sapply(mypic,dim)[2,],
+                dim3 = sapply(mypic,dim)[3,])
> head(size)
  pic num dim1 dim2 dim3
1   1   0  122  106    3
2   2   0  119  106    3
3   3   0  126  100    3
4   4   0  125  115    3
5   5   0  124  118    3
6   6   1  100  108    3

数据框size中的dim1、dim2、dim3分别对应图像的像素宽度、像素高度和颜色通道。

因为dim3列的值均为3，所以这些数字图像均为彩色图像，需利用colorMode()函数将它们转变为灰色图像。

因为各图像的dim1和dim2值不相同，故这些图像大小不一致，需利用resize()函数进行处理。

> # 图像处理
> for (i in 1:length(temp)) {colorMode(mypic[[i]]) <- Grayscale} # 转换为灰色图像
> for (i in 1:length(temp)) {mypic[[i]] <- 1-mypic[[i]]}  # 转换为背景色为黑色，数字为白色的图像
> for (i in 1:length(temp)) {mypic[[i]] <- resize(mypic[[i]], 28, 28)} # 将图像转换为28*28大小
> for (i in 1:length(temp)) {mypic[[i]] <- array_reshape(mypic[[i]], c(28,28,3))} # 将image转变为list
> new <- NULL
> for (i in 1:length(temp)) {new <- rbind(new, mypic[[i]])}
> newx <- new[,1:784] # 得到50*784的X二维矩阵
> newy <- size$num    # 得到每个图像的实际数字

最后，再次使用plot()函数查看经过处理后的数字图像。

> # 绘制处理后的数字图像
> par(mfrow=c(5,10))
> for(i in 1:50) plot(as.raster(array_reshape(newx[i,],c(28,28))))
> par(mfrow=c(1,1))

以下是MNIST数据预处理代码。

> # 加载MNIST数据集
> mnist <- dataset_mnist()
> trainx <- mnist$train$x
> trainy <- mnist$train$y
> testx <- mnist$test$x
> testy <- mnist$test$y
> # 改变数据形状和大小
> trainx <- array_reshape(trainx, c(nrow(trainx), 784))
> testx <- array_reshape(testx, c(nrow(testx), 784))
> trainx <- trainx / 255
> testx <- testx /255
> # 独热编码
> trainy <- to_categorical(trainy, 10)
> testy <- to_categorical(testy, 10)

以下是深度学习建模代码。

> # 构建MLP模型函数
> build_model <- function() {
+   model <- keras_model_sequential() %>%
+     layer_dense(units = 512, activation = 'relu', input_shape = c(784)) %>% 
+     layer_dropout(rate = 0.4) %>% 
+     layer_dense(units= 256, activation = 'relu') %>% 
+     layer_dropout(rate = 0.3) %>% 
+     layer_dense(units = 10, activation = 'softmax')
+   # 编译
+   model %>% compile(
+     loss = 'categorical_crossentropy',
+     optimizer = optimizer_rmsprop(),
+     metrics = 'accuracy')
+   model
+ }

以下是训练模型代码。

> model <- build_model()
> history <- model %>% fit(
+  trainx,
+  trainy,
+  epochs = 30,
+  batch_size = 32,
+  validation_split = 0.2)
> plot(history)

以下是对彩色数据进行预测。

> # 模型预测
> pred <- model %>% predict_classes(newx)
> t <- table(Actual = newy,Predicted = pred)
> t
Actual 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
     0 4 0 1 0 0 0 0 0 0 0
     1 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0
     2 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0
     3 0 0 1 4 0 0 0 0 0 0
     4 0 1 1 0 2 0 0 0 0 1
     5 0 0 0 0 0 4 0 0 1 0
     6 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0
     7 0 0 1 1 0 0 0 2 1 0
     8 0 0 3 1 0 0 0 0 0 1
     9 0 0 0 1 1 1 2 0 0 0

从混淆矩阵可知，除了1、2这两种数字图像全部预测正确外，其他数字图像均有预测结果与实际值不一致情况。

通过以下程序代码绘制预测与实际不一致的数字图像。

> ind <- which(newy!=pred) # 提取预测与实际不一致的下标集
> par(mfrow=c(4,6))
> for(i in ind){
+   plot(as.raster(array_reshape(newx[i,],c(28,28))))
+   title(paste('Actual=',newy[i],'Predicted=',pred[i]))
+ }
> par(mfrow=c(1,1))

从可知，数字8、9全部预测错误，数字6有4个预测错误，数据4、7各有3个预测错误，数字0、3、6分别有1个预测错误。