Building AI in Python

Авторская статья
#Моя статья

Регистрация в bluemix.net

1. Заходим на сайт bluemix.net, нажимаем Create a free account
2. Указываем email, стамив галочку и продолжаем регистрацию

3. Подтверждаем email

4. Нажисаем Create resource

5. Выбираем watson

6. Visual recognition

7. Можно выбрать расположение сервера США или Сидней, выбираем план (Light бесплатный и можно создать только 1 свой классификатор)

8. Переходим во вкладку Service credentials и выбираем New credential, нажимаем на свой credential

Мы зарегистрировались на сайте и подключили визуальное распознавание объектов. Нам предоставили API (он активируется в течении 5 минут после добавления credential)
Теперь давайте установим Python 2.7 и среду в которой мы будем писать программу

Установка ПО

1. Переходим на сайт python.org - вкладка Downloads - Python 2.7 и устанавливаем Python



2. Переходим на сайт http://www.jetbrains.com/pycharm/download/ - выбираем Community и устанавлием программу



3. Создаем новый проект



4. И добавляем python file



5. Устанавливаем плагин

Теперь нужно найти изображения для добавления в базу данных
Минимальное разрешение 20 на 20 пикселей и названия изображений должны иметь только на английском.
Чем больше количество изображений, тем процент отгаданных изображений больше.
Изображения должны быть в .zip архиве и подразделены на группы:

Негативные - изображения похожие на правду но, не правда. Например баскетбольный мяч похож по форме на футбольный, но не является футбольным

Позитивные - изображения с футбольными мячами

Теперь переходим в PyCharm и добавляем код, который будет создавать классификатор

import json
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3

visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='ваш API')

try:
classifiers = visual_recognition.list_classifiers(verbose=True)
classId = classifiers['classifiers'][0]['classifier_id']
response = visual_recognition.delete_classifier(classifier_id=classId)
print('Delete complete')
except:
pass

with open('vypsen.zip', 'rb') as vypsen, \ #пак с фото вупсеня
open('pypsen.zip','rb') as pypsen, \ #пак с фото пупсеня
open('negative.zip', 'rb') as notCaterpillars: #фото на которых нет ни вупсеня не пупсеня
model = visual_recognition.create_classifier(
'caterpillars',
pypsen_positive_examples=pypsen, #преобразовываем код для отправки в IBM watson
vypsen_positive_examples=vypsen,
negative_examples=notCaterpillars,
)
print(json.dumps(model, indent=2))

Code

import json

from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3



visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='ваш API')



try:

    classifiers = visual_recognition.list_classifiers(verbose=True)

    classId = classifiers['classifiers'][0]['classifier_id']

    response = visual_recognition.delete_classifier(classifier_id=classId)

    print('Delete complete')

except:

    pass



with open('vypsen.zip', 'rb') as vypsen, \ #пак с фото вупсеня

     open('pypsen.zip','rb') as pypsen, \ #пак с фото пупсеня

     open('negative.zip', 'rb') as notCaterpillars: #фото на которых нет ни вупсеня не пупсеня

    model = visual_recognition.create_classifier(

        'caterpillars',

        pypsen_positive_examples=pypsen, #преобразовываем код для отправки в IBM watson

        vypsen_positive_examples=vypsen,

        negative_examples=notCaterpillars,

    )

print(json.dumps(model, indent=2))

И код который будет отсылать фото с гусеницами и получать ответ

import json
from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3

visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='ваш API')

classifiers = visual_recognition.list_classifiers(verbose=False)
classId = classifiers["classifiers"][0]["classifier_id"]
print('work with classifier:' + classId)

with open('E0B59hH-zWo.jpg', 'rb') as image_file: #имя изображения E0B59hH-zWo.jpg
classes = visual_recognition.classify(
image_file,
parameters=json.dumps({
"classifier_ids":[classId],
'threshold': 0.1 #порог срабатывания
})
)
print(json.dumps(classes, indent=2))

Code

import json

from watson_developer_cloud import VisualRecognitionV3



visual_recognition = VisualRecognitionV3('2016-05-20', api_key='ваш API')



classifiers = visual_recognition.list_classifiers(verbose=False)

classId = classifiers["classifiers"][0]["classifier_id"]

print('work with classifier:' + classId)



with open('E0B59hH-zWo.jpg', 'rb') as image_file: #имя изображения E0B59hH-zWo.jpg

    classes = visual_recognition.classify(

        image_file,

        parameters=json.dumps({

            "classifier_ids":[classId],

            'threshold': 0.1 #порог срабатывания

        })

    )

print(json.dumps(classes, indent=2))

Архивы с фото
https://yadi.sk/d/j4eP3e0z3Shuhm https://yadi.sk/d/Ejlo6mLs3Shuho https://yadi.sk/d/h-ctYgQO3Shuie

Где находится API
https://console.bluemix.net/dashboard/apps - service credentials - viev credentials - в поле api_key и будет ключ

В данной статья, я научил ИИ различать вупсеня и пупсеня!