弱監督學習應用於影像標記與分類技術

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隨著深度學習的發展，影像標記和分類的需求日益增長。然而，傳統的監督學習方法需要大量的標記資料，成本高昂且耗時。弱監督學習提供了一種替代方案，利用噪音或不完整的監督訊號生成大量標記資料。Snorkel 框架作為一個開源資料平臺，允許開發者使用標記函式表達標記策略，並透過標記模型學習如何去噪和結合這些弱標記，最終生成更準確可靠的標記。在實際應用中，影像標記和弱監督技術廣泛應用於醫學影像、植物病害檢測、食安檢測等領域。例如，在植物病害檢測中，可以根據葉片影像中黑色畫素的百分比判斷植物是否患病，並使用 Snorkel 框架建立相應的標記規則。此外，影像的寬高比、邊界框、多邊形面積、折線長度和輪廓高度等屬性，也能夠作為重要的特徵用於影像分類。Canny 邊緣檢測器則可以有效地提取影像邊緣資訊，進一步提升分類效能。轉移學習作為另一種有效的技術，可以利用預訓練模型的知識，加快模型訓練速度並提高泛化能力，例如在手寫數字 MNIST 影像分類任務中。最後，YOLO 和 Faster R-CNN 等物體偵測演算法，結合影像轉換技術，為影像理解和分析提供了更強大的工具。

影像標記與弱監督

影像標記是指為影像分配標籤或類別的過程，通常需要大量的人工標記資料。然而，人工標記的成本高昂且耗時，因此需要尋找替代方法。弱監督是一種技術，使用噪音或不完整的監督訊號來生成大量標記資料。

Snorkel 框架

Snorkel 是一個開源的資料平臺，提供了一種使用弱監督技術來生成大量標記資料的方法。Snorkel 的主要思想是使用標記函式（Labeling Functions, LFs）來表達標記策略。這些 LFs 可能不完美，且可能存在衝突或噪音，但 Snorkel 的標記模型可以學習到如何去噪和結合這些弱標記，以生成更準確和可靠的標記。

建立標記規則

建立標記規則需要人工標記人員視覺化檢查影像，並根據視覺特徵定義標記規則。例如，對於植物疾病檢測，農業專家可以視覺化檢查葉子影像，定義規則以根據症狀的外觀和位置。

實際應用

影像標記和弱監督技術在各個領域中有實際應用，例如：

  • 醫學影像分類
  • 植物疾病檢測
  • 食品質量檢查
  • 製造缺陷檢測
  • 交通標誌識別
  • 野生動物監測
  • 歷史檔案分類
  • 安全和監視

例項：植物疾病檢測

以下是一個使用 Snorkel 的例項，使用標記函式來檢測植物疾病。這個例項使用了一個規則，如果葉子影像中的黑色畫素百分比大於某個閾值，則將植物分類為患病植物。

# 將影像轉換為灰度
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 應用閾值化來檢測變色區域
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

這個例項展示瞭如何使用弱監督技術來生成大量標記資料，並如何使用 Snorkel 框架來建立標記規則和實作影像標記。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像標記] --> B[弱監督]
    B --> C[Snorkel 框架]
    C --> D[建立標記規則]
    D --> E[實際應用]
    E --> F[植物疾病檢測]
    F --> G[使用 Snorkel]

這個圖表展示了影像標記、弱監督、Snorkel 框架、建立標記規則、實際應用和植物疾病檢測之間的關係。

影像中黑色畫素的百分比計算

計算影像中黑色畫素的百分比是評估影像中變色程度的一種方法。以下是計算黑色畫素百分比的步驟：

  1. 二值化影像：首先，需要將影像轉換為二值化影像，即影像中只有黑色和白色兩種顏色。
  2. 計算白色畫素數量：計算二值化影像中白色畫素的數量。
  3. 計算影像總畫素數量：計算影像的總畫素數量，即影像的寬度乘以高度。
  4. 計算黑色畫素百分比：計算黑色畫素的百分比，即 100 減去白色畫素百分比。

以下是計算黑色畫素百分比的 Python 程式碼：

black_pixel_percentage = 100 - (white_pixels / total_pixels) * 100

其中，white_pixels 是白色畫素的數量，total_pixels 是影像的總畫素數量。

標籤函式

標籤函式是一種用於分類影像的函式。以下是使用標籤函式分類影像為健康或患病的示例：

@labeling_function()
def is_healthy(record):
    threshold = 10  # 變色度閾值
    if record['black_pixel_percentage'] < threshold:
        return 1  # 標籤為健康
    else:
        return 0  # 標籤為患病

這個標籤函式根據影像中黑色畫素的百分比來分類影像為健康或患病。

影像屬性根據規則的分類

影像屬性根據規則的分類是一種根據影像屬性（如大小、寬高比等）來分類影像的方法。以下是使用 Python 程式碼示例：

# 定義規則
if black_color_distribution > 0.5:
    label = 0  # 標籤為患病
else:
    label = 1  # 標籤為健康

# 定義寬高比閾值
aspect_ratio_threshold = 1.5

# 分類影像
if aspect_ratio > aspect_ratio_threshold:
    label = 1  # 標籤為腳踏車加人
else:
    label = 0  # 標籤為腳踏車

這個示例根據影像中黑色畫素的百分比和寬高比來分類影像。

邊界框

邊界框是一個矩形區域，用於封閉影像中的物體。以下是使用 Python 程式碼建立和操作邊界框的示例：

# 定義邊界框
bounding_box = (100, 50, 300, 200)

# 訪問個別元件
x_min, y_min, x_max, y_max = bounding_box

# 計算寬度和高度
width = x_max - x_min
height = y_max - y_min

這個示例建立了一個邊界框，並計算了寬度和高度。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像] --> B[二值化]
    B --> C[計算白色畫素數量]
    C --> D[計算影像總畫素數量]
    D --> E[計算黑色畫素百分比]
    E --> F[分類影像]

圖形注釋與計算

在影像處理和物體偵測中，圖形注釋是一種重要的技術，尤其是在需要精確定義物體形狀和邊界的場合。圖形注釋可以是矩形、多邊形等形狀，下面我們將探討如何計算矩形的寬度和高度，以及如何判斷一個點是否在矩形內。

矩形寬度和高度的計算

矩形的寬度和高度可以透過其左上角和右下角的座標來計算。假設矩形的左上角座標為 (x_min, y_min)，右下角座標為 (x_max, y_max)，則矩形的寬度 width 和高度 height 可以分別計算為：

width = x_max - x_min
height = y_max - y_min

判斷點是否在矩形內

要判斷一個點 (x, y) 是否在矩形內，可以使用以下邏輯：

is_inside = x_min <= x <= x_max and y_min <= y <= y_max

這個邏輯檢查點的 x 座標是否在 x_min 和 x_max 之間，同時檢查點的 y 座標是否在 y_min 和 y_max 之間。如果兩個條件都滿足，則點在矩形內。

多邊形注釋

多邊形注釋是一種更為複雜的圖形注釋，透過一系列的頂點來定義物體的形狀。多邊形的面積可以使用鞋帶公式（Shoelace formula）來計算。下面是計算多邊形面積的 Python 程式碼：

def polygon_area(vertices):
    n = len(vertices)
    area = 0
    for i in range(n):
        j = (i + 1) % n
        area += (vertices[i][0] * vertices[j][1]) - (vertices[j][0] * vertices[i][1])
    area = abs(area) / 2
    return area

這個函式接受一個多邊形的頂點列表 vertices 作為輸入，傳回多邊形的面積。

內容解密：

上述程式碼中，polygon_area 函式使用鞋帶公式來計算多邊形的面積。這個公式的基本思想是將多邊形分割成三角形，然後計算每個三角形的面積，最後將所有三角形的面積相加起來。鞋帶公式的優點是可以高效地計算多邊形的面積，尤其是在多邊形的頂點數量較大時。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[多邊形頂點] --> B[鞋帶公式]
    B --> C[計算面積]
    C --> D[傳回結果]

這個圖表展示了多邊形面積計算的流程，從多邊形頂點的輸入，到使用鞋帶公式計算面積，最後傳回結果。

圖形與影像處理技術

在圖形與影像處理中，瞭解物體的形狀和大小是非常重要的。這可以透過計算多邊形的面積、計算折線的長度以及分析物體的輪廓高度來實作。

多邊形面積計算

多邊形的面積可以使用以下公式計算：

def polygon_area(polygon):
    area = 0
    for i in range(len(polygon)):
        x1, y1 = polygon[i]
        x2, y2 = polygon[(i + 1) % len(polygon)]
        area += (x1 * y2 - x2 * y1)
    return abs(area) / 2

這個公式使用向量的交叉積來計算多邊形的面積。

折線長度計算

折線的長度可以使用以下公式計算：

def polyline_length(vertices):
    length = 0
    for i in range(1, len(vertices)):
        x1, y1 = vertices[i - 1]
        x2, y2 = vertices[i]
        length += ((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) ** 0.5
    return length

這個公式使用距離公式來計算折線的長度。

輪廓高度分析

輪廓高度是指物體的垂直範圍或大小。它可以透過以下步驟來計算：

  1. 輪廓檢測：首先，需要檢測物體的輪廓。輪廓是指物體的邊界或外圍。
  2. 界限矩形：一旦檢測到輪廓，就需要繪製一個界限矩形（也稱為「界限盒」）來圍繞輪廓。這個矩形包含了整個物體。
  3. 測量：最後，需要測量界限矩形的垂直範圍來計算輪廓高度。

內容解密：

上述程式碼和步驟展示瞭如何計算多邊形的面積、折線的長度以及分析物體的輪廓高度。這些技術在圖形與影像處理中非常重要，可以用於各種應用，例如影像分類、物體偵測等。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[圖形與影像處理] --> B[多邊形面積計算]
    B --> C[折線長度計算]
    C --> D[輪廓高度分析]
    D --> E[影像分類]
    E --> F[物體偵測]

這個流程圖展示了圖形與影像處理中的各個步驟，以及它們之間的關係。

物體輪廓高度的計算

在計算機視覺中，物體的輪廓高度是指其在影像中的垂直尺寸。這個特徵可以用於物體識別、追蹤和尺寸估計等任務。下面，我們將使用Python函式來演示如何根據輪廓高度來區分兩個影像。

影像比較

考慮兩個影像：一張是有人騎腳踏車的影像，另一張是沒有人的腳踏車影像。這兩個影像的輪廓高度不同，可以用來區分它們。

使用Canny邊緣檢測器

我們可以使用OpenCV庫中的Canny邊緣檢測器來找到影像中的最大輪廓高度。以下是相關的Python程式碼：

import cv2

def canny_contour_height(image):
    """
    這個函式使用Canny邊緣檢測器來計算影像中的最大輪廓高度。
    
    引數：
    image：輸入影像
    
    傳回值：
    最大輪廓高度
    """
    
    # 將影像轉換為灰度圖
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 應用Canny邊緣檢測器，設定低和高閾值
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
    
    # 找到邊緣的輪廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # 初始化最大高度為0
    max_height = 0
    
    # 迴圈遍歷每個輪廓
    for cnt in contours:
        # 找到輪廓的外接矩形
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        
        # 更新最大高度，如果當前的高度更大
        if h > max_height:
            max_height = h
    
    # 傳回最大高度
    return max_height

內容解密：

上述程式碼首先將輸入影像轉換為灰度圖，然後使用Canny邊緣檢測器來找到影像中的邊緣。接著，它找到邊緣的輪廓，並迴圈遍歷每個輪廓，計算其外接矩形的高度。如果當前的高度更大，則更新最大高度。最後，傳回最大高度。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[輸入影像] --> B[轉換為灰度圖]
    B --> C[應用Canny邊緣檢測器]
    C --> D[找到邊緣的輪廓]
    D --> E[迴圈遍歷每個輪廓]
    E --> F[計算外接矩形的高度]
    F --> G[更新最大高度]
    G --> H[傳回最大高度]

這個流程圖展示了上述程式碼的邏輯流程，從輸入影像開始，到傳回最大高度為止。

影像分類技術

影像分類是一種常見的機器學習任務，涉及將影像分類為不同的類別。例如，區分影像中是否有騎腳踏車的人或只是腳踏車。這種任務可以使用Python函式來完成，特別是透過計算影像的輪廓高度來區分不同的物體。

輪廓高度計算

計算影像的輪廓高度可以使用Python函式來完成。這個函式可以根據影像的特徵，例如邊緣檢測和形狀分析，來計算輪廓高度。然後，根據這個高度，可以將影像分類為不同的類別。

自動影像分類

使用Python和機器學習演算法，可以自動完成影像分類任務。這涉及定義標籤函式（Labeling Functions, LF），它們根據影像的特徵來生成標籤。例如，根據影像中是否有騎腳踏車的人或只是腳踏車，來生成不同的標籤。

例項：狗和貓影像分類

另一個影像分類的例子是區分狗和貓影像。這可以透過定義標籤函式來完成，根據影像的特徵，例如耳朵形狀、鼻子形狀、眼睛形狀、毛髮質地和身體形狀，來生成標籤。

標籤函式1：狗的特徵

def dog_features(image):
    # ...
    if has_pointy_ears and has_snout:
        return 1  # 狗
    else:
        return 0  # 非狗

標籤函式2：貓的特徵

def cat_features(image):
    # ...
    if has_oval_eyes:
        return 1  # 貓
    else:
        return 0  # 非貓
圖表翻譯：
  flowchart TD
    A[影像輸入] --> B[特徵提取]
    B --> C[標籤函式]
    C --> D[影像分類]
    D --> E[輸出結果]

這個流程圖表明了影像分類的過程，從影像輸入到特徵提取、標籤函式和最終的影像分類結果。

影像分類的標籤函式

在影像分類任務中，標籤函式（Labeling Function）扮演著一個重要的角色。它們根據影像的特徵，例如紋理、形狀、顏色等，對影像進行標籤。以下是四個標籤函式的例子，分別根據不同的特徵對影像進行分類。

紋理變異性標籤函式

這個標籤函式根據影像的紋理變異性來判斷影像是否為狗。變異性是一個衡量影像中畫素值離散程度的指標，如果變異性高，可能表示影像中有豐富的紋理特徵。

import numpy as np

def dog_fur_texture(image):
    # 計算影像的變異性
    variance = np.var(image)
    
    # 如果變異性高，標籤為狗
    if variance > 100:
        return 1
    else:
        return 0

身體形狀標籤函式

這個標籤函式根據影像的身體形狀來判斷影像是否為貓。它計算影像的長寬比，如果接近1，表示影像更接近圓形，可能是貓。

import numpy as np

def cat_body_shape(image):
    # 計算影像的長寬比
    aspect_ratio = image.shape[0] / image.shape[1]
    
    # 如果長寬比接近1，標籤為貓
    if abs(aspect_ratio - 1) < 0.1:
        return 1
    else:
        return 0

狗特徵標籤函式

這個標籤函式根據影像中是否存在尖耳和尖鼻子來判斷影像是否為狗。這個函式的實作可能需要使用到物體偵測演算法來識別耳和鼻子的存在。

import cv2

def dog_features(image):
    # 使用物體偵測演算法來識別尖耳和尖鼻子
    ears = detect_ears(image)
    snout = detect_snout(image)
    
    # 如果存在尖耳和尖鼻子，標籤為狗
    if ears and snout:
        return 1
    else:
        return 0

內容解密：

上述標籤函式的實作需要根據具體的影像特徵和分類任務進行設計。每個標籤函式都有其特定的邏輯和計算過程，需要根據影像的特徵進行判斷。這些標籤函式可以用於影像分類任務中，根據影像的特徵對其進行分類。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[影像輸入] --> B[標籤函式]
    B --> C[狗特徵]
    C --> D[貓特徵]
    D --> E[分類結果]

這個流程圖描述了影像分類的過程，首先輸入影像，然後根據不同的標籤函式進行判斷，最後得到分類結果。

影像分類使用轉移學習

轉移學習是一種機器學習技術，利用一個模型在一項任務上訓練後，將其應用於另一項相關任務。這種方法可以節省時間和計算資源，同時也能夠提高模型的泛化能力。

轉移學習的優點

  • 更快的訓練速度：轉移學習可以大大減少模型訓練所需的時間和計算資源。
  • 更好的泛化能力：預先訓練好的模型已經學習到了許多通用的特徵和表示，這些特徵和表示可以很好地應用於其他相關任務。
  • 更低的資料需求：轉移學習可以在資料量有限的情況下仍然取得良好的效果。
  • 領域適應：轉移學習可以幫助模型從一個領域（例如自然影像）適應到另一個領域（例如醫學影像）。

使用轉移學習進行影像分類

以下是一個使用Python和Keras實作的手寫數字MNIST影像分類的例子。首先，載入MNIST資料集和預先訓練好的模型，然後定義一個標籤函式，使用預先訓練好的模型對影像進行分類。最後，視覺化分類結果。

# 匯入必要的庫
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import load_model

# 載入MNIST資料集
(_, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 載入預先訓練好的模型
model = load_model('mnist_model.h5')

# 將影像畫素值標準化到[0, 1]區間
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 重塑影像以匹配模型的輸入形狀
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1)

# 使用預先訓練好的模型進行預測
predictions = model.predict(x_test)

# 列印預測結果
print("Predictions:", predictions[0])

# 建立類別標籤
class_labels = [str(i) for i in range(10)]

# 列印類別標籤
print("Class Labels:", class_labels)

# 迭代測試資料集，列印每個影像的預測結果和實際標籤
for i in range(len(x_test)):
    predicted_digit = class_labels[predictions[i].argmax()]
    actual_digit = str(y_test[i])
    print(f"Predicted: {predicted_digit}, Actual: {actual_digit}")

內容解密：

這段程式碼首先載入了MNIST資料集和一個預先訓練好的模型。然後，它將影像的畫素值標準化到[0, 1]區間，並重塑影像以匹配模型的輸入形狀。接下來，它使用預先訓練好的模型對影像進行預測，並打印出預測結果。最後，它迭代測試資料集，列印每個影像的預測結果和實際標籤。

圖表翻譯：

以下是MNIST影像分類過程的Mermaid流程圖：

  flowchart TD
    A[載入MNIST資料集] --> B[載入預先訓練好的模型]
    B --> C[標準化影像畫素值]
    C --> D[重塑影像]
    D --> E[使用預先訓練好的模型進行預測]
    E --> F[列印預測結果]
    F --> G[迭代測試資料集]
    G --> H[列印每個影像的預測結果和實際標籤]

這個流程圖展示了MNIST影像分類過程的各個步驟，從載入資料集和模型開始，到使用預先訓練好的模型進行預測和列印結果為止。

影像物體偵測與分類

在影像處理中，物體偵測是一個重要的任務，涉及辨識影像中的物體並將其分類為特定的類別。這個過程可以使用預先訓練好的分類器來完成，例如YOLO V3。

使用YOLO V3進行人像偵測

以下是使用YOLO V3進行人像偵測的例子：

import cv2

# 載入影像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 定義人像偵測函式
def has_person(image):
    # 載入YOLO V3模型和權重
    net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("path/to/yolov3.cfg", "path/to/yolov3.weights")
    
    # 載入COCO類別名稱（用於標記偵測到的物體）
    classes = []
    with open("path/to/coco.names", "r") as f:
        classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
    
    # 將影像轉換為blob並設定為網路的輸入
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    
    # 執行前向傳播以進行物體偵測
    detections = net.forward()
    
    # 處理和解釋偵測結果
    for detection in detections:
        # 處理偵測結果和繪製邊界盒（如果需要）
        # ...
    
    # 傳回True如果影像包含人，否則傳回False
    # ...

在這個例子中，我們使用YOLO V3模型和權重來偵測影像中的人。我們首先載入影像和YOLO V3模型和權重，然後將影像轉換為blob並設定為網路的輸入。接著，我們執行前向傳播以進行物體偵測，然後處理和解釋偵測結果。

內容解密：

  • cv2.dnn.readNetFromDarknet函式用於載入YOLO V3模型和權重。
  • cv2.dnn.blobFromImage函式用於將影像轉換為blob。
  • net.forward函式用於執行前向傳播以進行物體偵測。
  • detections變數儲存偵測結果。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像] -->|載入|> B[YOLO V3模型]
    B -->|轉換為blob|> C[網路輸入]
    C -->|前向傳播|> D[物體偵測]
    D -->|處理結果|> E[傳回結果]

在這個圖表中，我們展示了使用YOLO V3進行人像偵測的過程。首先，我們載入影像和YOLO V3模型和權重，然後將影像轉換為blob並設定為網路的輸入。接著，我們執行前向傳播以進行物體偵測，然後處理和解釋偵測結果。最終，我們傳回偵測結果。

物體偵測與影像轉換技術

在計算機視覺領域中，物體偵測是一項重要的技術，能夠讓電腦理解並識別影像中的物體。其中，YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是兩種常用的物體偵測演算法。

YOLO物體偵測

YOLO是一種實時物體偵測演算法，能夠快速地偵測影像中的物體。以下是使用YOLO進行物體偵測的步驟：

  1. 載入YOLO模型和其權重。
  2. 載入影像並進行預處理。
  3. 進行物體偵測並取得偵測結果。
  4. 處理偵測結果並過濾不需要的物體。

從技術架構視角來看，弱監督學習，特別是 Snorkel 框架的應用，為影像標記任務提供了一條高效且經濟的解決方案。分析段落中展示的 Python 程式碼片段以及標籤函式的設計思路，體現了弱監督學習的核心思想：利用多個不完美的標記函式，經由整合模型訓練，最終得到高品質的標記結果。技術限制深析部分，雖然文章未明確指出 Snorkel 框架的侷限性，但可以推斷，標記函式的設計質量直接影響最終標記結果的準確性，這需要領域專家參與，並投入一定的時間成本。文章中提到的多邊形面積計算、Canny 邊緣檢測、YOLO 物體偵測等技術，都可作為設計標記函式的基礎，展現了技術整合的價值。展望未來，隨著深度學習模型的發展以及更多領域專家參與標記函式的設計，弱監督學習在影像標記領域的應用將更加廣泛，資料標記的效率和品質也將得到顯著提升。玄貓認為，弱監督學習是解決影像標記資料瓶頸的有效途徑，值得更多企業和研究機構投入資源進行深入研究和應用。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。