机器学习框架ML.NET学习笔记【5】多元分类之手写数字识别（续）

一、概述

 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子，这个例子存在一个问题，就是输入的数据是预处理过的，很不直观，这次我们要直接通过图片来进行学习和判断。思路很简单，就是写一个自定义的数据处理通道，输入为文件名，输出为float数字，里面保存的是像素信息。

 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片，图片为灰度图片，分辨率为20*20 。train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记，如下：

  

二、源码

 全部代码： 

namespace MulticlassClassification_Mnist
{
    class Program
    {
        //Assets files download from:https://gitee.com/seabluescn/ML_Assets
        static readonly string AssetsFolder = @"D:StepByStepBlogsML_AssetsMNIST";
        static readonly string TrainTagsPath = Path.Combine(AssetsFolder, "train_tags.tsv");
        static readonly string TrainDataFolder = Path.Combine(AssetsFolder, "train");
        static readonly string ModelPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "Data", "SDCA-Model.zip");

        static void Main(string[] args)
        {
            MLContext mlContext = new MLContext(seed: 1);
          
            TrainAndSaveModel(mlContext);
            TestSomePredictions(mlContext);

            Console.WriteLine("Hit any key to finish the app");
            Console.ReadKey();
        }

        public static void TrainAndSaveModel(MLContext mlContext)
        {
            // STEP 1: 准备数据
            var fulldata = mlContext.Data.LoadFromTextFile<InputData>(path: TrainTagsPath, separatorChar: '	', hasHeader: false);
            var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(fulldata, testFraction: 0.1);
            var trainData = trainTestData.TrainSet;
            var testData = trainTestData.TestSet;

            // STEP 2: 配置数据处理管道        
            var dataProcessPipeline = mlContext.Transforms.CustomMapping(new LoadImageConversion().GetMapping(), contractName: "LoadImageConversionAction")
               .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label", "Number", keyOrdinality: ValueToKeyMappingEstimator.KeyOrdinality.ByValue))
               .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMeanVariance( outputColumnName: "FeaturesNormalizedByMeanVar", inputColumnName: "ImagePixels"));


            // STEP 3: 配置训练算法 (using a maximum entropy classification model trained with the L-BFGS method)
            var trainer = mlContext.MulticlassClassification.Trainers.LbfgsMaximumEntropy(labelColumnName: "Label", featureColumnName: "FeaturesNormalizedByMeanVar");
            var trainingPipeline = dataProcessPipeline.Append(trainer)
                 .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictNumber", "Label"));


            // STEP 4: 训练模型使其与数据集拟合           
            ITransformer trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainData);          

            // STEP 5:评估模型的准确性           
            var predictions = trainedModel.Transform(testData);
            var metrics = mlContext.MulticlassClassification.Evaluate(data: predictions, labelColumnName: "Label", scoreColumnName: "Score");
            PrintMultiClassClassificationMetrics(trainer.ToString(), metrics);
          
            // STEP 6:保存模型            
            mlContext.Model.Save(trainedModel, trainData.Schema, ModelPath);           
        }

        private static void TestSomePredictions(MLContext mlContext)
        {
            // Load Model           
            ITransformer trainedModel = mlContext.Model.Load(ModelPath, out var modelInputSchema);

            // Create prediction engine 
            var predEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<InputData, OutPutData>(trainedModel);
          
            DirectoryInfo TestFolder = new DirectoryInfo(Path.Combine(AssetsFolder, "test"));           
            foreach(var image in TestFolder.GetFiles())
            {
                count++;

                InputData img = new InputData()
                {
                    FileName = image.Name
                };
                var result = predEngine.Predict(img);
               
                Console.WriteLine($"Current Source={img.FileName},PredictResult={result.GetPredictResult()}");                
            }
        }       
    }

    class InputData
    {
        [LoadColumn(0)]
        public string FileName;

        [LoadColumn(1)]
        public string Number;

        [LoadColumn(1)]
        public float Serial;       
    }

    class OutPutData : InputData
    {
        public float[] Score;
        public int GetPredictResult()
        {
            float max = 0;
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < Score.Length; i++)
            {
                if (Score[i] > max)
                {
                    max = Score[i];
                    index = i;
                }
            }
            return index;
        }       
    }   
}

  

三、分析

 整个处理流程和上一篇文章基本一致，这里解释两个不一样的地方。

1、自定义的图片读取处理通道

namespace MulticlassClassification_Mnist
{
    public class LoadImageConversionInput
    {
        public string  FileName { get; set; }
    }
 
    public class LoadImageConversionOutput
    {
        [VectorType(400)]
        public float[] ImagePixels { get; set; }
        public string ImagePath;
    }

    [CustomMappingFactoryAttribute("LoadImageConversionAction")]
    public class LoadImageConversion : CustomMappingFactory<LoadImageConversionInput, LoadImageConversionOutput>
    {       
        static readonly string TrainDataFolder = @"D:StepByStepBlogsML_AssetsMNIST	rain";

        public void CustomAction(LoadImageConversionInput input, LoadImageConversionOutput output)
        {  
            string ImagePath = Path.Combine(TrainDataFolder, input.FileName);
            output.ImagePath = ImagePath;

            Bitmap bmp = Image.FromFile(ImagePath) as Bitmap;           

            output.ImagePixels = new float[400];
            for (int x = 0; x < 20; x++)
                for (int y = 0; y < 20; y++)
                {
                    var pixel = bmp.GetPixel(x, y);
                    var gray = (pixel.R + pixel.G + pixel.B) / 3 / 16;
                    output.ImagePixels[x + y * 20] = gray;
                }           
            bmp.Dispose();                     
        }

        public override Action<LoadImageConversionInput, LoadImageConversionOutput> GetMapping()
              => CustomAction;
    }
}

 这里可以看出，我们自定义的数据处理通道，输入为文件名称，输出是一个float数组，这里数组必须要指定宽度，由于图片分辨率为20*20，所以数组宽度指定为400，输出ImagePath为文件详细地址，用来调试使用，没有实际用途。处理思路非常简单，遍历每个Pixel，计算其灰度值，为了减少工作量我们把灰度值进行缩小，除以了16 ，由于后面数据会做归一化，所以这里影响不是太明显。

2、模型测试

            DirectoryInfo TestFolder = new DirectoryInfo(Path.Combine(AssetsFolder, "test"));
            int count = 0;
            int success = 0;
            foreach(var image in TestFolder.GetFiles())
            {
                count++;

                InputData img = new InputData()
                {
                    FileName = image.Name
                };
                var result = predEngine.Predict(img);

                if(int.Parse(image.Name.Substring(0,1))==result.GetPredictResult())
                {
                    success++;
                }                
            }

 我们把测试目录里的全面图片读出遍历了一遍，将其测试结果和实际结果做了一次验证，实际上是把评估（Evaluate）的事情又重复做了一次，两次测试的成功率基本接近。

四、关于图片特征提取

我们是采用图片所有像素的灰度值来作为特征值的，但必须要强调的是：像素值矩阵不是图片的典型特征。虽然有时候对于较规则的图片，通过像素提取方式进行计算，也可以取得很好的效果，但在处理稍微复杂一点的图片的时候，就不管用了，原因很明显，我们人类在分析图片内容时看到的特征更多是线条等信息，绝对不是像素值，看下图：

我们人类很容易就判断出这两个图片表达的是同一件事情，但其像素值特征却相差甚远。

 传统的图片特征提取方式很多，比如：SIFT、HOG、LBP、Haar等。 现在采用TensorFlow的模型进行特征提取效果非常好。下一篇文章介绍图片分类时再进行详细介绍。 

五、资源获取

源码下载地址：https://github.com/seabluescn/Study_ML.NET

工程名称：MulticlassClassification_Mnist_Useful

MNIST资源获取：https://gitee.com/seabluescn/ML_Assets

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