CNNで予測されたラベルを棒グラフで可視化したい [画像分類]

前提・実現したいこと

3種類のラベル(画像A, B, C)に判別できる画像群の画像分類モデルをkerasにて構築し、予測モデル(ImageClassifier.h5)を保存しました。
この予測モデルをload_modelで読み込み、あるフォルダ(フォルダ名：predict)の中にある画像150枚すべての判別を実行しようとしています。
その際に各ラベルの画像が何枚フォルダ中に存在したか下記のような棒グラフで可視化したいと考えています。
for文の中で予測したそれぞれの画像のラベル数を集計し、seabornのcounterplot等を使って棒グラフが作成できればと思っていますが、下記コードから進むことができません。

現在のコード

#ライブラリのインポート
import os
from pathlib import Path
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import keras.models
from keras.models import Model
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img

input_image_size     = 224
labels               = ['A','B','C']
model                = load_model('ImageClassifier.h5')

#パスの設定
program_path         = Path(__file__).parent.resolve()
parent_path          = program_path.parent.resolve()
data_path            = parent_path / 'data'
data_processed_path  = data_path / 'processed'
predict_dir          = os.path.join(data_processed_path, 'predict')

#予想する画像が入ったファイル
files                = os.listdir(predict_dir)
n_files              = len(files)

#モデルを使った予測
for i in range(n_files):
    predict_img_path     = os.path.join(predict_dir, files[i])
    predict_img_name     = os.path.basename(predict_img_path)
    predict_img_onlyname = os.path.splitext(predict_img_name)[0]
    temp_img             = load_img(predict_img_path,target_size=(input_image_size,input_image_size))

    #Images normalization
    temp_img_array       = img_to_array(temp_img)
    temp_img_array       = temp_img_array.astype('float32')/255.0
    temp_img_array       = temp_img_array.reshape((1,input_image_size,input_image_size,3))
    #predict results
    img_pred             = model.predict(temp_img_array)
    label_pred           = labels[np.argmax(img_pred)]
    
    print('画像名：' + predict_img_onlyname + ', 予想ラベル名:' + label_pred +':' + str(round(max(img_pred[0]),2)))

    print(label_pred.count('A'))
    print(label_pred.count('B'))
    print(label_pred.count('C'))

現在の状況

上記コードでフォルダ内の各画像の予測ができていることは確認済みです。
またlabel_pred.countで各ラベルの数も抽出できていると思いますが、
for文で繰り返した全ての画像に対して数を集計しプロットするやり方が思いつきません。

ご助言の程よろしくお願い致します。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

以下のようにcollections.Counterを使うと簡潔にグラフのもとになるデータを集計できます。
後は好きに加工して描画すればよいです。

Python
1import random
2import collections
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5labels = ['A','B','C']
6n_files = 50
7
8random.seed(110)
9preds = []
10for i in range(n_files):
11    # 略
12    label_pred = labels[random.randint(0,2)] # ダミー処理
13    preds.append(label_pred)
14
15c = collections.Counter(preds)
16c = sorted(c.items())
17X = [e[0] for e in c]
18Y = [e[1] for e in c]
19
20plt.bar(X, Y)
21plt.show()