Visao computacional Pt 1 | Como fazer classificação de imagens | Tensor flow keras

A visão computacional é uma área da inteligência artificial que tem como objetivo desenvolver métodos para que os computadores possam interpretar e compreender o conteúdo visual do mundo ao seu redor. Uma das tarefas mais comuns na visão computacional é a classificação de imagens, ou seja, identificar a categoria a qual uma determinada imagem pertence.

Neste artigo, vamos abordar como fazer a classificação de imagens utilizando o Tensorflow e o Keras, duas bibliotecas de código aberto voltadas para aprendizado de máquina e redes neurais.

Passo a passo para classificação de imagens:

1. Importar as bibliotecas necessárias:


import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np


2. Carregar o conjunto de dados de imagens:


(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()


3. Pré-processar os dados:


x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0


4. Definir o modelo da rede neural:


model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])


5. Compilar e treinar o modelo:


model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)


6. Avaliar o modelo:


test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('nTest accuracy:', test_acc)


Com esses passos, você será capaz de classificar imagens utilizando o Tensorflow e o Keras. Experimente realizar diferentes ajustes no modelo e nos parâmetros para obter melhores resultados. A visão computacional é uma área em constante evolução, com muitas aplicações práticas em diversas áreas, como reconhecimento facial, veículos autônomos, entre outros.