今まで書いた記事のまとめです。 一連の流れで水増しできます。 １．画像をいっぱいあつめる ２．LabelImageでラベリングする ３． atarms.hatenablog.com ４． atarms.hatenablog.com ５． atarms.hatenablog.com ６． atarms.hatenablog.com

2500枚とそれに付随するアノテーションファイルを良い感じに振り分けることを目的とします。 必要なもの import pandas as pd import numpy as np import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split アノテーションファイルをtrain、test用…

以下の記事の作業を行ったという想定の元進めていきます。 atarms.hatenablog.com atarms.hatenablog.com 正解ラベルの部分をトリミングしているため、画像全体が正解という事になります。 それを90度、180度、270度と回転させただけなので、画像全体が正解…

画像を機械学習にかける際、学習対象物をさまざまな方向、角度から撮影されたものを使うことで汎用性の高いモデルが期待できます。 極論いえば、自分でカメラを使って撮影しまくるのが良いのですが、そんなことはしてられないです。 そのため、学習に使う画…

今回は大量の画像を一括で処理することを目的とします。 数枚であればプログラム数行でできます。 前提として以下のようなlabels.csvファイルとそれに対応した画像があるとします。 filename: ファイル名 width height: 画像ファイルのサイズ class: 分類ラ…

暇なので1円、5円、10円、100円、500円を学習させてみました。 本当はアプリ化して、自動で画面内の小銭を集計してくれるものを作ろうと思ったんですけど、やっぱり精度が厳しいですね。 疑問として、なぜ全て検出されてないのか？ 間違いなく他のも検出でき…

これをリアルタイム処理できるようにする。 静止画でいいならものすごく簡単にできる。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def mosaic(src, ratio=0.1): #ratio=モザイクの強さ small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, …

import math import matplotlib.pyplot as plt def fk(l1,l2,d1,d2): x1 = l1*math.cos(math.radians(d1)) y1 = l1*math.sin(math.radians(d1)) x2 = l1*math.cos(math.radians(d1)) + l2*math.cos(math.radians(d1+d2)) y2 = l1*math.sin(math.radians(d1))…

参考 OpenCV: Histograms - 1 : Find, Plot, Analyze !!! 前提 pythonによる画像処理 - あたりめ備忘録 plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) plt.show() >> from scipy import misc color = ("B", "G", "R") for channel, col in enumerate(color): histr = c…

はじめに こんにちは、初めまして。 今回は初めての記事ということで、ディープラーニングの礎ともなる考え方のパーセプトロンについて(私が)勉強していきたいと思います。 下記の本を通読してます。 システム工学通論 作者:山田 新一,藤川 英司,安信 誠二 …