質問編集履歴
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一応動作するコードができました。
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@@ -201,3 +201,139 @@
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と表示されましたが、同様のエラー表示となり、改善できない状態です・・・
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2021/01/13 11:44追記。
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一応動作するコードができました。
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```python
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# Google Colabで実行の際に、下記のコードにて、このプログラムをTensorFlow バージョン1系で動作させるためのコマンドです。
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%tensorflow_version 1.x
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# TensorFlow バージョン2系で実行したい場合は下記のColab(URL)をご確認ください。
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# https://colab.research.google.com/notebooks/tensorflow_version.ipynb
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# 必要なモジュールをインポート
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from keras.applications.vgg16 import VGG16, decode_predictions,preprocess_input
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from keras.preprocessing import image
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from PIL import Image
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import numpy as np
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import urllib.request as urllib
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# 手元の環境で実行させたい場合は下記2つも読み込んでください。
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# import tensorflow
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# import keras
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"""
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filename: 判定したい画像ファイル
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size: 予測した結果を何件まで表示させたいか(初期値10件)
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"""
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def predict(filename, size=5):
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print(Image.__version__)
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response = urllib.urlopen(filename) # 入力画像をWebから取得
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imgPil = Image.open(response)
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print(imgPil)
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# img = image.load_img(imgPil, target_size=(224, 224)) # 画像を読み込み
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+
x = image.img_to_array(imgPil) # 画像ファイルを数値に変換
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+
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 次元を増やす
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pred = model.predict(preprocess_input(x)) # 一律に平均値を引いている処理
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results = decode_predictions(pred, top=size)[0] # VGG16の1000クラスはdecode_predictions()で文字列に変換
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return results
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# VGG16を使用
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model = VGG16(weights="imagenet")
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# 224x224の画像を指定する
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filename = "https://stat.ameba.jp/user_images/20141121/18/sie36ne/ab/fe/j/t02200220_0224022413135979312.jpg?caw=800"
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results = predict(filename, 10)
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for result in results:
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print(result)
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結果
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7.0.0
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<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=224x224 at 0x7F48BA6DBD30>
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+
('n02099601', 'golden_retriever', 0.9710069)
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+
('n02099712', 'Labrador_retriever', 0.013546035)
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+
('n02100735', 'English_setter', 0.004488475)
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+
('n02101388', 'Brittany_spaniel', 0.0024154324)
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('n02102480', 'Sussex_spaniel', 0.0020835618)
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+
('n02102318', 'cocker_spaniel', 0.0014118954)
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+
('n02101556', 'clumber', 0.00097313104)
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+
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+
('n02099267', 'flat-coated_retriever', 0.00060194463)
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+
('n02104029', 'kuvasz', 0.00045913394)
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+
('n02100877', 'Irish_setter', 0.0004434662)
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ご指摘の修正を行ってみました。
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TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not HTTPResponse
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ご指摘を受け
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```python
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def predict(filename, size=5):
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+
print(Image.__version__)
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+
response = urllib.urlopen(filename) # 入力画像をWebから取得
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170
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imgPil = Image.open(response)
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+
print(imgPil)
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174
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+
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175
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img = image.load_img(imgPil, target_size=(224, 224)) # 画像を読み込み
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177
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+
x = image.img_to_array(img) # 画像ファイルを数値に変換
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+
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+
x = np.expand_dims(x, axis=0) # 次元を増やす
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+
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pred = model.predict(preprocess_input(x)) # 一律に平均値を引いている処理
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results = decode_predictions(pred, top=size)[0] # VGG16の1000クラスは
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decode_predictions()で文字列に変換
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return results
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と変更すると
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7.0.0
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<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=275x183 at 0x7FDF9BE6FCC0>
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