[텐서플로우] 3D프린터 출력 성공 여부 검사 (이미지 분류)

김동규 2018-03-31 (토) 16:11 5개월전 286  

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먼저 첨부파일을 내려 받은  원하는 작업 경로에 압축을 해제합니다. 

 

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Activate tf-test

아나콘다 프롬프트를 실행한  전에 만들어  텐서플로우 개발 환경을 활성화합니다.

 

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압축을 해제했던 경로로 이동해 줍니다.

 

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data 폴더를 생성한  내부에 폴더 두개를 만듭니다.

  fail 폴더에는 제대로 출력 하지 못한 사진들을 넣어주고

printed 폴더에는  출력된 사진들을 넣어줍니다.

 

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python train.py --bottleneck_dir=logs/bottlenecks --how_many_training_steps=2000 --model_dir=inception --summaries_dir=logs/training_summaries/basic --output_graph=logs/trained_graph.pb --output_labels=logs/trained_labels.txt --image_dir=./data

--bottleneck = 사진을 변환해 저장할 폴더
--how_many_training_steps = 
학습을할 횟수

--model_dir = 모델을 다운로드  경로

--summaries_dir = 텐서보드에서 사용될 로그 파일 경로

--output_graph =  추론에 사용될 학습된 파일 경로

--output_labels = 추론에 사용  레이블 경로

--image_dir = 원본 이미지가 저장된 경로

콘솔로 돌아간   명령어를 입력해 학습을 시작합니다.

이미지의 학습 횟수가 많을수록 정확해지지만 시간이 오래 걸립니다.

 

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학습은
 이렇게 진행됩니다.

학습이 완료되었으니 이제 이미지를 분류할  있습니다.

 

 

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이미지  개를 준비해 보았습니다.

 

python classify.py example.jpg

 명령어로 이미지를 분류할  있습니다.

 

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출력이
   o 파일을 분류해 봅니다.

출력이 성공한 것으로 분류되었습니다.

 

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실패한
 x파일도 분류해봅니다.

출력이 실패한 것으로 분류되었습니다.

 

 예제에서는 3D 프린터의 출력 성공 여부를 판단했지만,

이미지만 다르게 넣어준다면 무엇이든 분류   있겠습니다.


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