[python] scikit-learn을 이용한 객체 검출

01 Dec 2023

python

scikit-learn은 파이썬에서 머신 러닝을 수행하기 위한 인기있는 라이브러리입니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 객체 검출과 같은 작업을 간단하게 수행할 수 있습니다. 객체 검출은 이미지나 비디오에서 특정 객체를 찾는 문제입니다.

데이터셋 준비

먼저, 객체 검출을 위해 사용할 데이터셋을 준비해야 합니다. 보통은 이미지 데이터를 사용하며, 각 이미지에는 객체가 있는 위치에 대한 레이블이 포함되어 있습니다.

from sklearn.datasets import load_digits

# MNIST 숫자 데이터셋 로드
digits = load_digits()
images = digits.images  # 이미지 배열 추출
target = digits.target  # 레이블 추출

특징 추출

객체 검출을 위해 우리는 이미지에서 특징을 추출해야 합니다. 이러한 특징은 객체를 식별하는 데 사용됩니다. scikit-learn의 hog() 함수를 사용하여 이미지에서 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징을 추출할 수 있습니다.

from skimage.feature import hog

# HOG 특징 추출
features = []
for image in images:
    hog_features = hog(image, orientations=8, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
    features.append(hog_features)

학습 및 예측

데이터셋 준비와 특징 추출이 완료되었으므로, 이제 객체 검출 모델을 학습하고 예측할 수 있습니다. scikit-learn의 SVC 클래스를 사용하여 객체 검출 모델을 학습할 수 있습니다.

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터셋 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 객체 검출 모델 학습
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

결과 분석

학습된 모델로부터의 예측 결과를 분석하고 평가할 수 있습니다. 보통은 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

# 예측 결과 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)

결론

scikit-learn을 이용하여 객체 검출을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 데이터셋 준비, 특징 추출, 모델 학습 및 예측, 그리고 결과 분석까지의 과정을 거쳐 객체 검출 작업을 수행할 수 있습니다. scikit-learn은 사용하기 쉬운 인터페이스와 다양한 기능을 제공하여 객체 검출을 더욱 수월하게 할 수 있도록 도와줍니다.

데이터셋 준비

특징 추출

학습 및 예측

결과 분석

결론

참고 자료