[OpenCV4.5.0] 画像をランダムフォレストで学習して判定したい2 ~学習

画像を用意済み。

画像サイズは864x1152pxなので、(48, 64)にします。
データラベルは、FIRE微糖=0、Georgia blend=1、BLACK無糖=2 とします。
リサイズして、一次元に展開して配列に入れる。

import cv2
import os, glob
import joblib

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets, metrics
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score


image_size = (48, 64) # 864:1152(3:4)の画像の為
path_black = "img/black"
path_fire = "img/fire"
path_georgia = "img/georgia"

x = [] # 画像
y = [] # ラベル

def read_dir(path, label):
	files = glob.glob(path + "/*.jpg")
	for f in files:
		img = cv2.imread(f)
		img = cv2.resize(img, image_size)
		img_data = img.reshape(-1, )
		x.append(img_data)
		y.append(label)

read_dir(path_black, 0)
read_dir(path_fire, 1)
read_dir(path_georgia, 2)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)

y_pred = clf.predict(x_test)
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

6回テストしてaccuracy_scoreはこんな感じ。平均して91%くらい。
$ python3 app.py
0.8333333333333334
$ python3 app.py
1.0
$ python3 app.py
1.0
$ python3 app.py
1.0
$ python3 app.py
0.6666666666666666
$ python3 app.py
1.0

91%の精度ってどうなんだろう。画像を取る角度を一定にすれば、もっと精度は上がりそうな気がする。