visionmaster操作题

### VisionMaster 操作题练习示例 VisionMaster 是一种假设性的视觉处理软件工具，用于图像分析、机器学习模型部署以及其他计算机视觉任务。下面提供几个基于此类平台的操作题目或练习案例。 #### 1. 图像分类模型评估 创建一个Python脚本来加载预训练的卷积神经网络(CNN)，并利用测试集中的图片对其进行性能评测。确保能够计算准确率、召回率和其他必要的评价指标[^1]。 ```python from tensorflow.keras.models import load_model from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix import numpy as np import cv2 def evaluate_cnn(model_path, test_dir): model = load_model(model_path) # 假设已经定义好了ImageDataGenerator和flow_from_directory函数 validation_generator = ... predictions = model.predict(validation_generator) y_pred = np.argmax(predictions, axis=1) true_labels = ... report = classification_report(true_labels, y_pred) matrix = confusion_matrix(true_labels, y_pred) print(report) print(matrix) if __name__ == "__main__": evaluate_cnn('path_to_saved_model', './test_images') ``` #### 2. 自定义目标检测模型训练 构建YOLOv3或其他流行的目标检测架构，并使用TensorFlow Object Detection API 来准备数据集，配置文件以及执行实际训练过程[^2]。 ```bash # 下载官方教程中提到的数据集转换器 git clone https://github.com/tensorflow/models.git cd models/research/object_detection/ # 将铝板缺陷检测数据集转化为TFRecord格式 python generate_tfrecord.py --csv_input=./data/train_labels.csv \ --output_path=./data/train.record # 使用提供的config模板调整超参数设置 cp ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8/pipeline.config my_pipeline.config vi my_pipeline.config # 启动训练会话 python model_main_tf2.py --model_dir=models/my_ssd_resnet50_fpn/ \ --pipeline_config_path=my_pipeline.config ``` #### 3. 数据增强技术应用 编写一段程序来展示如何运用OpenCV库对输入图像实施多种变换（旋转、缩放和平移），从而增加样本多样性以改善模型泛化能力[^3]。 ```python import os import random import matplotlib.pyplot as plt import cv2 def augment_image(image_file): img = cv2.imread(image_file) height, width = img.shape[:2] angle = random.uniform(-30, 30) scale = random.uniform(0.8, 1.2) tx = int(random.uniform(-width * .1, width * .1)) ty = int(random.uniform(-height *.1 , height*.1 )) M_rot = cv2.getRotationMatrix2D((width / 2., height / 2.), angle, scale) M_trans = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) rotated_img = cv2.warpAffine(img, M_rot, (width, height)) translated_img = cv2.warpAffine(rotated_img, M_trans, (width, height)) fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 5)) titles = ['Original Image', 'Rotated & Scaled', 'Translated'] images = [img, rotated_img, translated_img] for ax, title, image in zip(axs.ravel(), titles, images): ax.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) ax.set_title(title) ax.axis('off') plt.show() ```