[공개SW - 메이킹 로그_16] 본격적인 머신러닝 돌려보기

• main_ColorIs.py 만들기

우선 기존에 리스트로 불러왔던 코드이다.

자 여기에 이전에 다중 선형 회귀 분석에서 사용했던 코드를 결합시켜서 for 문으로 돌려볼 생각이다.

for 문을 돌리는데 뭐가 잘 안된다.

c랑은 개념이 조금 다르다고 하는것 같다.

https://codingcoding.tistory.com/1103

파이썬 for문(반복 루프) 사용법 12가지

이분 블로그를 참고하여 for문에서 리스트 인덱스와 인덱스 번호를 같이 쓸 수 있는 enumerate() 함수를 알아냈다.

 

이렇게 해서 다중 선형 회귀 분석에 필요한 x1, x2, x3 데이터 리스트를 저장하는데에 성공했다.

import numpy as np
from PIL import Image
import glob
import re
import os
 
ls = glob.glob('data/top/*.jpg')
#factor=ls[0]
#print(factor)
# data/top\1.jpg
 
x1_data_R = [0]*len(ls)
x2_data_G = [0]*len(ls)
x3_data_B = [0]*len(ls)
 
 
for i, path in enumerate(ls) : 
    
    factor=path
    im = Image.open(factor)
    rgb_im = im.convert('RGB')
 
    r_list = [0]*8
    g_list = [0]*8
    b_list = [0]*8
 
    r_list[0], g_list[0], b_list[0] = rgb_im.getpixel((15, 17))
    r_list[1], g_list[1], b_list[1] = rgb_im.getpixel((35, 17))
    r_list[2], g_list[2], b_list[2] = rgb_im.getpixel((15, 30))
    r_list[3], g_list[3], b_list[3] = rgb_im.getpixel((35, 30))
    r_list[4], g_list[4], b_list[4] = rgb_im.getpixel((15, 45))
    r_list[5], g_list[5], b_list[5] = rgb_im.getpixel((35, 45))
    r_list[6], g_list[6], b_list[6] = rgb_im.getpixel((15, 60))
    r_list[7], g_list[7], b_list[7] = rgb_im.getpixel((35, 60))
 
    r_AVG = sum(r_list, 0.0) / len(r_list)
    g_AVG = sum(g_list, 0.0) / len(g_list)
    b_AVG = sum(b_list, 0.0) / len(b_list)
 
    x1_data_R[i] = r_AVG
    x2_data_G[i] = g_AVG
    x3_data_B[i] = b_AVG
 
print(x1_data_R)
print(len(x1_data_R))
#print('R:'+ str(r_AVG) + ' G:' + str(g_AVG) + ' B:' + str(b_AVG))

이렇게 해서 

야스

결과값 또한 확인하였다.

 

• Y 데이터는 일련번호로 가능할까?

내가 공부했던 다중선형회귀분석의 y 리스트는 한개였다. 이를 위해 rgb로 되어있는 하의 색깔을 색깔마다 일련번호를 매겨서 실험해볼 생각이다.

그러기 위해선 맨 처음 사용했던

색깔을 출력해주는 코드 https://github.com/cyanindy/howwasit/blob/main/OSS_dev_competition/color_perception.py

GitHub - cyanindy/howwasit: personal repository

 

이것 과 해당 csv 파일이 필요하고

간단하게 만들어본 csv 파일 G열이 일련번호이다.

csv 파일을 수정해서 열을 추가하고 새로 추가한 열을 불러올 수 있게끔 해야겠다.

우선 지금 색깔에서 더 추가할껀데

출처 - 무신사

무신사에 있는 이 색깔들을 이용할 생각이다.

약 50가지인데 뒤에있는 체크무늬 쪽부터는 제외하고 단색으로 되어있는 부분만 csv 파일에 추가해봐야겠다.

 

그리고 데이터 파일이 현재 33개인데 27개를 더 추가한 60장으로 실행해볼 생각이다.

흠 뒤에 데님, 연청, 중청, 흑청 색이 있는데.. 이건 어떻게 해야할까... 질감을 rgb로만 표현할 수 있을까..?

일단 그냥 색깔로만 넣어봐야겠다.

 

총 47개 색이 나왔고 rgb 값과 각각의 인덱스들을 입력해주었다.

csv 파일에 값 입력

출력 확인

 

자 이제 피팅모델 사진들의 바지에도 6개~8개 픽셀값을 잡아 평균을 내고, 그 평균값을 위의 csv 파일에서 찾아 행번호를 반환하는 코드를 짜보겠다.

 

• Y값 추출하기

28

음.. 육안으로 봤을때는 아이보리 색이지만 카키의 일련번호인 28이 출력되었다.

일단 이 코드를 그럼 다시 main_ColorIs.py에 합쳐서 Y값 리스트가 작성되는지 보자

이전에 공부했던 코드들을 모두 짜집기해서 비록 길지만 코드를 완성해봤다.

 

결과는

 

데이터 길이가 모두 60!

79,79,79

상의(198.169.125) 와 하의(79.79.79)

잘 추출되는것 같다.

이제 내일은 쉬고

토요일 내로 다중선형회귀를 실제로 돌려보고

x1,x2,x3 에 새로운 값을 넣으면 머신러닝한 결과로 y값을 예측해낼 수 있는지

시험해봐야겠다!

이제 9월9일이 제출일인데 주말동안 좀 바쁘게 굴러야겠네