TensorFlow 二进制分类答案

【问题标题】：TensorFlow Binary ClassificationTensorFlow 二进制分类
【发布时间】：2021-04-10 23:56:34
【问题描述】：

我正在尝试使用 TensorFlow 进行简单的二值图像分类，但结果却一无所获。

分类器应该检查我的门是打开还是关闭。我已经有一些 python 脚本来旋转和裁剪图像以消除周围环境，图像大小为 130w*705h。

图片如下。我知道我一定做错了什么，因为图像几乎是白天和黑夜的差异，但它仍然给出完全随机的结果。有小费吗？如果 TF 太复杂，是否有更简单的库或云服务可供我使用？

感谢任何帮助，谢谢！

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【问题讨论】：

你的网络是什么样子的？？

标签： tensorflow machine-learning keras computer-vision tf.keras

【解决方案1】：

只需计算图像的平均灰度值并定义阈值。如果你想要更复杂的计算平均梯度或类似的东西。您的问题似乎太简单了，无法使用 TF 或 CV。

【讨论】：

非常感谢！！我从来没有想过这样的事情，我会尝试计算平均灰度值，看看是否可行。谢谢！
我使用openCV将图像转换为灰度，然后使用块状平均值计算平均灰度。我绘制了平均值，见 here 。我看到它们有些分开，尽管有些值重叠。是否有一些过滤器或类似的东西可以帮助解决这个问题？

【解决方案2】：

在考虑到Martin's Answer 之后，我决定在一些过滤和边缘检测之后使用平均灰度。

我认为它对我的情况非常有用，谢谢！

一些代码：

import cv2
import os
import numpy as np

# https://medium.com/sicara/opencv-edge-detection-tutorial-7c3303f10788

inputPath = '/Users/axelsariel/Desktop/GateImages/Cropped/'

# subDir = 'Closed/'
subDir = 'Open/'

openImagesList = os.listdir(inputPath + subDir)
for image in openImagesList:
    if not image.endswith('.JPG'):
        openImagesList.remove(image)

index = 0
while True:
    image = openImagesList[index]

    img = cv2.imread(inputPath + subDir + image)

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.medianBlur(gray,11)
    grayFiltered = cv2.bilateralFilter(gray, 7, 50, 50)

    edgesFiltered = cv2.Canny(grayFiltered, 80, 160)

    images = np.hstack((gray, grayFiltered, edgesFiltered))
    cv2.imshow(image, images)


    key = cv2.waitKey()

    if key == 3:
        index += 1
    elif key == 2:
        index -= 1
    elif key == ord('q'):
        break
    cv2.destroyAllWindows()

过滤后的平均灰度：

过滤步骤：

【讨论】：