记录 在LLM帮助下，制作图像分类工具

0 简介

在LLM帮助下，我制作并改进了一个图像分类项目，用来帮助我解决多年困扰的在网络上保存的图片的分类问题。

1 聊天记录

20250413 图像分类识别（私人）
20250413 图像分类识别（公开）

2 项目路径

Code_AIGC
├── 250413_AnimeDetect  (项目根目录)
│   ├── train.py       (训练脚本)
│   ├── predict.py     (推理脚本)
│   ├── anime_classifier.joblib  (如果使用最初的SVM模型，保存的模型文件)
│   ├── best_anime_classifier.pth (如果使用最终的PyTorch模型，保存的模型文件)
│   ├── train_data     (训练数据目录)
│   │   ├── anime      (动漫图像目录)
│   │   │   ├── anime1.jpg
│   │   │   ├── anime2.png
│   │   │   └── ...
│   │   └── other      (非动漫图像目录)
│   │       ├── photo1.jpg
│   │       ├── screenshot1.png
│   │       └── ...
│   ├── 0_待分类       (待分类图像目录)
│   │   ├── image1.jpg
│   │   ├── image2.png
│   │   └── ...
│   ├── 1_动漫风格       (已分类的动漫图像目录)
│   ├── 2_其他风格       (已分类的非动漫图像目录)
│   └── 3_未能识别       (未能识别的图像目录)
└── ...                (其他项目或文件)

3 大纲

Q

我需要你现在整理我们之前所有的对话，并记录一份大纲，我需要保存在我的备忘中。
要求：
1、以用户的第一视角进行。
2、给出项目的整体框架，以及实现/运行流程。

A

好的，这是根据我们之前的对话整理的项目大纲，以用户第一视角记录，包含整体框架和实现/运行流程：
项目名称： 动漫风格图像分类器
项目目标： 创建一个能够自动区分动漫风格图像和其他类型图像（照片、截图等）的分类器。
项目背景： 解决用户多年来在图像分类方面遇到的难题，实现自动化图像整理。
整体框架：

1. 问题定义：

   • 明确区分 “动漫风格图像” 和 “其他类型图像” 的标准。
   • 确定项目目标：构建一个能够自动将图像分类到 “动漫风格” 和 “其他类型” 两个类别的分类器。

2. 数据准备：

   • 收集大量动漫风格图像和非动漫风格图像作为训练数据。
   • 将数据整理到 train_data/anime (动漫图像) 和 train_data/other (非动漫图像) 目录中。
   • 创建 0_待分类 (待分类图像), 1_动漫风格, 2_其他风格, 3_未能识别 目录用于分类流程。

3. 特征提取：

   • 最初方案 (传统特征)：
     • 使用颜色直方图和 HOG 特征提取图像特征。
     • 使用 OpenCV 和 scikit-image 库实现特征提取。
   • 最终方案 (深度学习特征)：
     • 使用预训练的 ResNet50 模型提取图像特征。
     • 使用 PyTorch 库加载模型和提取特征。

4. 模型训练：

   • 最初方案 (SVM)：
     • 使用 scikit-learn 库训练 SVM 分类器。
     • 将数据集划分为训练集和测试集。
     • 使用 RBF 核函数。
     • 保存训练好的模型到文件。
   • 最终方案 (PyTorch)：
     • 使用 PyTorch 构建一个简单的线性分类器，连接到 ResNet50 提取的特征。
     • 使用 GPU 加速训练过程。
     • 保存训练好的模型到文件。

5. 模型评估：

   • 使用测试数据集评估模型的准确率、精确率、召回率和 F1 值。

6. 图像分类：

   • 将待分类图像放入 0_待分类 目录。
   • 使用训练好的模型对待分类图像进行预测。
   • 根据预测结果将图像移动到 1_动漫风格 或 2_其他风格 目录。
   • 对于未能识别的图像，将其移动到 3_未能识别 目录。

7. 优化与改进：

   • 调整模型参数以提高性能。
   • 增加训练数据量以提高泛化能力。
   • 尝试不同的特征提取方法和分类器。
   • 使用数据增强技术以提高鲁棒性。

实现/运行流程：

1. 环境搭建：

   • 安装 Python 3。
   • 安装必要的库：

     pip install opencv-python scikit-learn scikit-image joblib torch torchvision Pillow

2. 准备训练数据：

   • 收集动漫风格图像和非动漫风格图像，并将它们分别放入 train_data/anime 和 train_data/other 目录。

3. 训练模型：

   • 运行 train.py 脚本：

     python train.py

   • 脚本会自动进行以下操作：
     • 加载训练数据。
     • 使用 ResNet50 提取特征。
     • 训练线性分类器。
     • 将训练好的模型保存到 best_anime_classifier.pth 文件。

4. 分类图像：

   • 将待分类图像放入 0_待分类 目录。
   • 运行 predict.py 脚本：

     python predict.py

   • 脚本会自动进行以下操作：
     • 加载训练好的模型。
     • 对待分类图像进行预测。
     • 将图像移动到相应的目录：
       • 动漫风格图像移动到 1_动漫风格 目录。
       • 其他类型图像移动到 2_其他风格 目录。

代码文件：

• train.py：用于训练模型。
• predict.py：用于对待分类图像进行预测。

关键技术：

• 图像处理： OpenCV, Pillow
• 特征提取： 颜色直方图, HOG (最初), ResNet50 (最终)
• 机器学习： SVM (最初), PyTorch (最终)
• 深度学习： 卷积神经网络 (CNN)
• GPU 加速： CUDA, PyTorch

总结：

通过这个项目，我成功地构建了一个能够自动区分动漫风格图像和其他类型图像的分类器。 整个过程涉及数据准备、特征提取、模型训练和模型评估等多个环节。 最终，我使用了预训练的 ResNet50 模型和 PyTorch 框架，实现了 GPU 加速，并获得了较好的分类效果。

希望这份大纲对你有所帮助！ 祝你一切顺利！