Keras+Tensorflow で猫の毛色分類（サビ猫は雑誌の表紙を飾ったのか？）4

もくじ

1. 学習用画像を集める
2. 猫のご尊顔を検出
3. 学習
4. 猫雑誌の表紙画像を集めて判定（ココ）

いったれ！

1. 学習用画像を集める
2. 猫のご尊顔を検出

に従って、猫雑誌の表紙画像を集めて、顔を検出した。
まず表紙

そして、こう

「3」で作ったベストモデルを使って判定。
シェルのfor文で、ご尊顏ファイルを引数に与えて使うスクリプト。
元データのディレクトリ構成からカテゴリ名を取ってて、ディレクトリ名をベタ書き...（catimages）

test.py

import training as train  #import 3.'s training.py
import sys, os
from PIL import Image
import numpy as np

if len(sys.argv) <= 1:
  quit()

image_size = 160
source_dir = "catimages"
categories = [name for name in os.listdir(source_dir) if name != ".DS_Store"]

X = []
for file_name in sys.argv[1:]:
  img = Image.open(file_name)
  img = img.convert("RGB")
  img = img.resize((image_size, image_size))
  in_data = np.asarray(img)
  X.append(in_data)
X = np.array(X)
model = train.train(X.shape[1:])
model.load_weights("./snapshot/cat-bestmodel.hdf5")
predict = model.predict(X)

for i, pre in enumerate(predict):
  y = pre.argmax()
  print(sys.argv[i+1], categories[y])

国内雑誌の猫顔、385枚、海外雑誌の猫顔、313枚、
サビ猫（tortie）と判断されたのは・・・

それぞれ一枚づつ

誤判定... orz 　（まぁ、ざっと見てもサビ猫表紙の雑誌はありませんでした...）
　　皆もっとサビ猫を愛そう

おしまいニャー

おまけ　

日本雑誌

海外雑誌（ビビッドな文字色が多いためか、calico は誤判定が多かったです...）