基于pytorch训练的VGG16神经网络模型完成手写数字的分割与识别

一、输入图像的预处理相关操作

1.图像的黑白反相+二值化

手写数字原图

         注：传入图片时需要对图片的分辨率进行修改，分辨率太大，显示的窗口会显示不全，如下图所示：

分辨率太大导致的显示不全

        我修改的图片分辨率为1700*616像素，自己观感合适即可。

        如原图所示，我们手写的数字是黑色的，我们需要将黑色变成白色，再把每个数字分割裁剪成如mnist数据集一般（28*28），才能传入到神经网络中去进行字符识别。

        具体请看如下代买及注释：

import cv2
import numpy as np

# 反相灰度图，将黑白灰度值颠倒
def accessPiexl(img):
    height = img.shape[0]      #图片像素点矩阵的行数
    width = img.shape[1]       #图片像素点矩阵的列数
    for i in range(height):
       for j in range(width):  #灰度级0-255：255为白，0为黑
           img[i][j] = 255 - img[i][j]  #灰度值反转，黑变白，白变黑
    return img


# 二值化反相图像
def accessBinary(img, threshold=128):  
    img = accessPiexl(img)
    # 边缘膨胀，不加也可以
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)    #3阶单位阵，数据类型是8位的
    img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)   #将图片的高亮地区进行膨胀，也就是将我们手写的数字进行加粗
    _, img = cv2.threshold(img, threshold, 0, cv2.THRESH_TOZERO)
    #选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像
    # - 4. cv2.THRESH_TOZERO
    # 大于阈值，保持原像素值; 小于等于，设定为0

    return img

        测试函数效果的代码：

path = 'D:/beijing/writer_number.jpg'   #图片路径
img = cv2.imread(path, 0)    #图片按cv2打开，返回的就是像素点阵，是ndarray类型的矩阵
# cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道，可用1作为实参替代
# cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片，可用0作为实参替代

img = accessBinary(img)    
cv2.imshow('test', img)   #以窗口显示图片，'test'是窗口的名称
cv2.waitKey(0)    #等待键盘响应，参数0代表，只有点击窗口的×，图片显示窗口才会关闭

        让我们具体看看各个函数的实现效果：

读入灰度图片 图片膨胀操作 二值化操作

 2.边框扫描+显示识别结果

         接下来，我们将编写-在原图中显示边框-框出0-9十个数字，并在边框上显示神经网络的识别结果。

        具体代码过程如下：

import cv2
import numpy as np
from change_img import accessBinary,accessPiexl
#这里的文件名记得改成自己命名的文件名

# 寻找边缘，返回边框的左上角和右下角（利用cv2.findContours）
def findBorderContours(path, maxArea=50):
    img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)   #以灰度图片形式打开
    img = accessBinary(img)    #反相->加粗->二值化图片
    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    #cv2.findContours：检测图像的轮廓
    #cv2.findContours：接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图）
    #第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
        #cv2.RETR_EXTERNAL：表示只检测外轮廓
    #第三个参数method为轮廓的近似办法
        #CV_CHAIN_APPROX_NONE：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
    #contours:list类型，list中每个元素都是图像中的一个轮廓-10个数字，10个轮廓
    #cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性
    
    borders = []   #存储矩形框的左上角坐标和右下角坐标
    for contour in contours:
        # 将边缘轮廓拟合成一个边框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        #得到轮廓的矩形边界,x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
        if w * h > maxArea:   #maxArea=50
            border = [(x, y), (x + w, y + h)]  
            #排除噪声等干扰，若边框内像素点(宽*高)<50，则认为是无用信息干扰
            borders.append(border)    #直接修改原始列表，从列表的末尾添加元素
    return borders


# 在原图--彩色上显示结果及边框
def showResults(path, borders, results=None):  #网络识别结果默认为results=None，因为现在还没进行识别，后续需要自己传入
    img = cv2.imread(path)   #若无设置，默认以彩色图像打开
    # 绘制
    for i, border in enumerate(borders):
        cv2.rectangle(img, border[0], border[1], (0, 0, 255))  #绘制矩形框，颜色顺序BGR，(0，0，255)--代表全红
        #参数表示依次为：（图片，长方形框左上角坐标, 长方形框右下角坐标，字体颜色，字体粗细）
        if results:   #传入的识别结果不为空，那么就在矩形框上显示数字字符
            cv2.putText(img, str(results[i]), border[0], cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 1)
            # 位置参数说明：(图片,要添加的文字,文字添加到图片上的位置,字体的类型,字体大小,字体颜色,字体粗细)

    cv2.imshow('test', img)
    cv2.waitKey(0)    #不写这条代码，图片瞬间显示，瞬间关闭

         测试函数效果的代码：

path = 'D:/beijing/writer_number.jpg'
borders = findBorderContours(path)   #找到所有的边框后，存储在列表中返回--borders[i]=[(x, y), (x + w, y + h)]
showResults(path, borders)    #还有一个默认参数results=None，就是卷积网络识别后的结果，构成列表传入函数显示，这里暂时没传入，后续有识别完后在传入

用边框框出手写数字

 3.将边框框中的图像裁剪出+调整成mnist数据集的格式（28*28）

        因为识别0-9的数字字符，一般都是采用mnist数据集进行训练的，所以需要把边框选中的图像调整成28*28的形式。

        具体代码如下所示：

import cv2
import numpy as np
from scan_border import findBorderContours
from change_img import accessBinary,accessPiexl
#记得更换命名

# 根据边框转换为MNIST格式
def transMNIST(path, borders, size=(28, 28)):    #ndarry的格式：H*W*C-高度(行)*宽度(列)*频道
    imgData = np.zeros((len(borders), size[0], size[0], 1), dtype='uint8')   #大小为四维全0矩阵(10，28，28，1)，10是10个矩形框--裁剪出的10个图片，待会将调整好的图片存入此矩阵
    img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  #灰度
    img = accessBinary(img)   #二值化
    for i, border in enumerate(borders):  #enumerate--返回索引和列表内容
        borderImg = img[border[0][1]:border[1][1], border[0][0]:border[1][0]] #border = [(x, y), (x + w, y + h)]，裁剪出矩形框框中的图像，img[数字顶行：数字末行，**首列：**尾列]，相当于两横两竖四条线选中某个矩形图像
        # 根据最大边缘拓展像素
        extendPiexl = (max(borderImg.shape) - min(borderImg.shape)) // 2
        targetImg = cv2.copyMakeBorder(borderImg, 7, 7, extendPiexl + 7, extendPiexl + 7, cv2.BORDER_CONSTANT)
        #拓展图像，不让手写数字贴着矩形框边沿，使图像更美观，识别更精准
        #cv2.BORDER_CONSTANT=0，向外拓展黑色像素
        #参数说明：
        # src：要处理的原图
        # top, bottom, left, right：向上、下、左、右要扩展的像素数
        # borderType：边框类型
            # BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充
        targetImg = cv2.resize(targetImg, size)  #拓展完之后，将图像统一缩放至28*28
        targetImg = np.expand_dims(targetImg, axis=-1)  #扩展维度，-1代表在末尾维度增加一个1--变成(28，28，1)
        imgData[i] = targetImg    #imgData-(10，28，28，1)，imgData[0]-相当于在第一个位置放入第一张图片(28，28，1)，即(1，28，28，1)不再是0，是截取的第一张图像数据

    return imgData  #返回10张图片的四维矩阵数据--(10，28，28，1)

        测试函数效果的代码：

path = 'D:/beijing/writer_number.jpg'
borders = findBorderContours(path)
imgData = transMNIST(path, borders)
print(imgData.shape)      #打印截取出图像的形状
print(imgData[0].shape)   #单张图像的形状

        结果如下：

(10, 28, 28, 1)
(28, 28, 1)

        在这里，我想强调以下10张图片imgData的格式--(10, 28, 28, 1)，我在注释中已经说过opencv打开图像的像素矩阵是ndarray类型的-H*W*C-高度(行)*宽度(列)*频道-（28, 28, 1），10是图片张数，而在后续，将这些图像传入神经网络(基于Pytorch)进行识别需要将ndarray类型转换成tensor类型，而tensor类型是C*H*W的格式-（1, 28, 28）。

        还有，这里我也曾想过直接将矩形框选中的数字图像截取下来，不进行上下左右拓展，先转换成tensor类型（transforms模块），再利用Resize缩放28*28后，传入神经网络进行识别，但效果没有拓展的好，因为有一个数字识别的结果发生了错误，因为图像扭曲的有些厉害，被神经网络识别成了其他数字，可看下图：

没有拓展的矩形框图像 进行拓展的图像

没有拓展的识别结果 经过拓展后的识别结果

         以上就是图像进行一系列预处理的过程，我也是参考了其他博客文章学来的，原文传送：

https://blog.csdn.net/qq8993174/article/details/89081859

 二.VGG16神经网络识别过程

        上文对图像的一系列预处理，可以看成调整成自己mnist数据集的过程，接下来就是对自己调整的数据集进行识别了。

        在此说明一下，下文并没有利用VGG16进行训练数据集的过程，我直接拿我训练好的VGG16参数模型，传入神经网络中进行识别。

        下面，让我们看看我稍微调整的VGG16网络模型：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import ReLU, Conv2d, MaxPool2d, AdaptiveAvgPool2d, \
                     Flatten, Linear, Dropout


class Vgg16_Model(nn.Module):
    """
    构建VGG16神经网络
    """
    def __init__(self):
        super(Vgg16_Model, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),
            Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),
            Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),
            Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),
            Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            ReLU(inplace=True),
            # Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            # ReLU(inplace=True),
            #  Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            #  ReLU(inplace=True),
            MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),

            Flatten(),

            Linear(in_features=2048, out_features=512, bias=True),
            ReLU(inplace=True),
            Dropout(p=0.5, inplace=False),
            Linear(in_features=512, out_features=256, bias=True),
            ReLU(inplace=True),
            Dropout(p=0.5, inplace=False),
            Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return x

if __name__ == "__main__":
    x = torch.rand(16, 1, 64, 64)
    model = Vgg16_Model()
    y = model(x)
    print(y)
    print(y.shape)
    print(model.model)

         需要说明的是，我将VGG16最后的卷积层去掉了两层，并修改了全连接层的神经元参数，因为mnist数据集是28*28的，那怕在下文我将处理好的矩形框数字图像从28*28扩大成64*64，对于网络层数很深的VGG16来说，所输入的图像特征太少了，这样的话，对于神经网络来说容易产生过拟合（就是这个网络想分的很细很细，但是输入的图像特征太少，根本分不了那么细），所以需要减少神经网络的层数--相当于减少神经网络的训练参数，加大数据集样本的数量，以期获得精度不错的识别成功率。

        进行识别的代码：

import torch
import cv2
import numpy as np
from net import Vgg16_Model
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from change_img import accessBinary,accessPiexl
from scan_border import findBorderContours,showResults
from padding_piexl import transMNIST
#记得重命名

transforms = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Resize([64,64]),    #将28*28扩大成64*64，因为28太小了
])
# 将网络模型传入到GPU中
model = Vgg16_Model()
model = model.cuda()     #将模型传入GPU执行，没有GPU直接删掉此行，默认CPU执行

#将最好的模型载入
model.load_state_dict(torch.load("D:/learn_pytorch/learning/save_model/best_model.pth"))  #将训练好的参数传入

classes=["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"] #结果或者说是标签，根据神经网络输出的最大值的索引来找到所识别的数字

path = 'D:/beijing/writer_number.jpg'
borders = findBorderContours(path)     #找到所有数字的边框
imgs = transMNIST(path, borders)   #ndarry,输出--(10,28,28,1)
results = []   #存储最后得到的结果，或者说是要显示在原图上的数字
writer = SummaryWriter("logs")      #根据tensorboard模块功能，显示tensor类型的图片，可视化，也可将tensor类型转换成PIL或ndarry类型调用相应函数显示



for i, img in enumerate(imgs):
    img = transforms(img)    #将ndarray转化成tensor类型并放大成64*64，(28,28,1)-->(1,28,28)-->(1,64,64)
    writer.add_image("test", img, i+1)  #tensorboard模块功能可视化
    img = torch.reshape(img, (1, 1, 64, 64))    #model传入的必须是4维的，因为训练的时候是传入(512，1，28，28)，所以一张图片必须重塑成四维(1,64,64)->(1, 1, 64, 64)
    img = img.cuda()     #传入GPU执行，没有GPU这行直接删掉，默认用CPU执行
    #这是一张图片，标签是一个整型，无法传入GPU，但是这是已经验证好的模型，不用反向传播
    #不用反向传播，自然不用传入label
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        output = model(img)
        predict = classes[output.argmax(1)]    #按行，提取出这行最大值的索引值，根据索引值找到相应的标签
        print("predict -> "+predict)
        results.append(predict)
writer.close()         #tensorboard模块功能可视化,必须要进行结束
print(results)
showResults(path, borders, results=results)   #在原图上显示矩形框，并显示神经网络预测的结果

        输出的结果如下所示：

predict -> 2
predict -> 0
predict -> 3
predict -> 1
predict -> 4
predict -> 8
predict -> 7
predict -> 9
predict -> 5
predict -> 6
['2', '0', '3', '1', '4', '8', '7', '9', '5', '6']

最后的显示图像

         tensorboard可视化模块--需要利用cmd等命令行进行打开，这里就不一一细说了，看图：

 

 

 

         最后的最后，没了，终于结束了，好长啊！如果看文章过程有什么疑问以及需要我训练好的网络参数模型的话，可以评论区留言哟！如果像VGG16具体的训练过程和tensorboard模块功能使用等疑问，很多人有不懂的话，我会在下期或下下期出文进行具体的讲解！好啦，bye~~!