鳴子を機械学習で認識させる事が出来たよ!

2020.09.02

記録

高知県なのでよさこい、よさこいと言えば鳴子を持って踊るがルール。
鳴子を持っているかを判断する機械学習を作ってみようという事で今回の考えが思いつき、早朝から機械学習で鳴子認識させる事に取り組んでみました。

難易度はかなり低いのでそこらへんのITエンジニアなら出来ると思います、出来なければITエンジニアなのかな?と思ってしまうぐらいの難易度かと思います。

大変だったことは教師あり学習なので認識させるのが面倒だった。
鳴子の写真を30枚ぐらい機械学習で認識させました、、、。

今回、使用した機械学習のライブラリはDlib(ディーリブ)というものです、
ググるとインストール方法からプログラム方法まで参考サイトが結構あります。

自分のサイトでは機械学習させた後、静止画を認識させるコードを掲載しときます。

import cv2
import dlib
detector = dlib.simple_object_detector("yosakoi.svm")
image = cv2.imread("yosakoi.jpg")
naruko =detector(image)
for f in naruko:
        print("left, top, Right, bottom : ", f.left(), f.top(), f.right(), f.bottom())
        cv2.rectangle(image, (f.left(), f.top()), (f.right(), f.bottom()), (255,0,0), 2)
print("{} naruko".format(len(naruko)))
photo = dlib.image_window()
photo.set_image(image)
photo.add_overlay(naruko)
cv2.imwrite("yosakoi-naruko.jpg",image)

因みに動画も認識させてみようと思ったのですが、こちらは上手く認識できなかったです・・・。

鳴子の機械学習モデルを置いときますのでご自由に使用ください。
学習したモデルを読み込んで上記のソースコードで試してみてください、尚、リナックス環境で動作します!!✨

鳴子機械学習モデル👇ダウンロード😁

https://zip358.com/ML/YOSAKOI/yosakoi_Model.zip

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