2018年にやったこととしてPythonによる画像処理に取り組みました。 顔検出、顔認識、人物検出、人物追跡といった「人」が画像処理の対象でした。 そこで得られた知識をまとめたいと思います。 筆者は主にWeb領域のソフトウェアエンジニアで画像処理を専門に取り組んできたわけではないです。 R-CNN系の手法に比べて、SSDやYOLOは処理時間が短い手法になっています。, 検出は追跡に比べて時間がかかります。また、物体に識別子をつけることで同じ人物を誤認識することを回避できます。 最近流行りの「レシート読み込みアプリ」や「自動運転車が行う画像認識」。 この領域ではディープラーニングを元にした多くの手法が短期間で提案されて発展しています。 画像から文字起こしができると、業務効率化など様々な場面に応用できて便利です。 幸いなことに、それを可能にするオープンツー . 人間が操作しているのと同様に、マウス・キーボードの操作を画像認識と組み合わせて自動化することができます。 Copyright © 株式会社ライトコード All Rights Reserved. 様々な方法があるようですが、理論はちょっと置いておいて、以下３つの方法を試してみました。, フリー画像のサイトはいくつもありますが、スポーツ系の画像はあまりありませんでした。 「PyAutoGui」は、 Python のモジュールの一つです。 近年流行している RPA（Robotic Process Automation） の機能を、Python で実装することが可能 になります。. です。こうすることで、「上半身」の画像のリストを作成するの段階で大きく手間を省くことができます。, また、プログラムに学習させるにあたって、「上半身」の画像はできる限り多めに用意しましょう。 リアルタイムでの処理が必要な場合、処理時間が短い手法を選ぶ必要がありそうです。 Python初学者が知っておきたい画像処理のトピックスから基本プログラム、それからチョット高度な技術を使ったOCRプログラムなどをご紹介したいと思います。, OCR： Optical Character Recognition、画像内の文字をテキスト化, "CodeCampus"はオンラインプログラミングスクール No.1のCodeCampが運営するプログラミング未経験の方のための学習メディアです, 画像処理、と聞いて頭に浮かぶことは何でしょうか？「サイズ変更」「データ圧縮」「ファイル形式の変更」「モザイクなどのフィルター加工」いろいろあると思います。, Pythonを使った画像処理は現在進行系で進んでおり、最近のトピックスを以下にご紹介。, 【「ハイ、チーズ」で目を閉じた人がいても大丈夫な画像加工技術】Facebookが取り組んでいるExGANsプロジェクトで、目を閉じた人の写真も目を開けたバージョンに変更できるという画像処理アプリ。機械学習で「人の目」を学習させて、画像加工に活かしていますね。 参考：Eye In-painting with Exemplar Generative Adversarial Networks (ExGANs), 【金融政策発表時の総裁の表情から市場予測】こちらは Microsoft社の Emotion という解析プログラムを使って人の感情を8つに分類。学習済みのプログラムを使うことで直ぐにアプリ開発に取り組める特徴がありますね。Emotion自体は C# で書かれていますが、APIでPythonでも使えるようにソフト提供されています。参考：ロイター, 【交通事故対策（アメリカ、ユタ州）】アメリカの地理情報システム会社の ESRI社が取り組んでいるプロジェクトで、機械学習を用いて交通事故を減らそうとしています。地図にプロットされた過去データを元に、道路曲線・天候・人口密度などから、どういったケースに事故が起きやすいかを学習。そうすることで「ドライバーに事故率が高まっている、気をつけて！」とメッセージを送ることができますね。解析には Python ライブラリの ArcPy や Scikit learn 、 XGBoost などを使用。参考：Medium／Using Machine Learning to Predict Car Accident Risk, これ以外にも医療現場ではCTスキャンを画像解析し、腫瘍（がん）を見つけたり、農業ではきゅうりの仕分けを画像解析が手伝ったりと、もう人間の「目」と「脳」の一部をプログラムが担っているといっても過言ではないでしょう。, またこれからはプログラムなしでも画像を機械学習させて、画像解析やそれを使ったアプリ開発が進みそうです。Googleが開発してる「AutoML Vision」要注目ですね。, 画像解析、というとデータセットに機械学習、テストと何かと手間に感じやすいもの。しかし、最近は便利なPython対応のプログラムも無料でリリースされています。基本的な画像解析であればプログラムなしでも出来たりしますので、以下に画像抽出（物体検出）できる YOLO をご紹介。, YOLO自体は C言語で書かれていますが、TensorFlowにYOLOの物体検出機能を移管することでPython環境下で YOLO が使えるように。Python でも手軽に物体検出が楽しめるというわけですね。今回は雰囲気を確認するために YOLO のデモのみをご紹介。以下のコマンドをコピペするだけで物体検出ができちゃいます。, いかがでしょうか？こちらは YOLO が事前に学習したデータを使って物体検出していておもしろいですよね。ラズパイや Webカメラへ搭載すると監視カメラや接客などいろいろ応用ができそうですね。, 少しトーンを落として Python の画像加工の基礎的な技術も確認しておきます。これまでは外部開発の Python 画像解析ライブラリばかりでしたが、標準でも 2つのグラフィック系モジュールが搭載されています。, 次に Python の画像加工で有名なライブラリ Pillow をご紹介。Pillow は、サイズ変更やフィルター加工など本格的な画像処理が可能。Webフレームワークで有名な Django 上でサムネイル作成する際などに使われていますね。以下にフォルダ内の JPEG ファイルすべてをサムネイル化する様子をご紹介します。, ネット検索で「pillow thumbnail」など Pillow を使ってサムネイルを作成するコードを探しても、Pillow の旧バージョンのコードばかりでうまく行きません。最新の Pillow 5.2 に対応したコードは上記になります。サイズやファイル形式などを変えて自分好みにカスタマイズしてみて下さい。, 次に画像転用などを防ぐためにロゴ入りの画像を見かけるケースも少なくないと思います。参考までに「サイズ変更＋ロゴ追加」のコードをご紹介。こちらは著書「退屈なことはPythonにやらせよう」を参考にしています。, 画像のリサイズに加えてすべての画像にロゴも一瞬で追加してくれますので、何かと役立ちそうなプログラムですよね。, OCRソフトとして有名な Tesseract OCR と Pythonプログラムを用いると、いろいろな画像内に含まれる文字をデータ化できます。家計簿アプリや名刺アプリなどで使われている画像内の文字読み込みがこの類になりますね。, 整合性は・・・といった感じですが、これも機械学習を加えると整合性が高まる様子。OpenCVなどを使った事例が公開されていますね（参考）。日本語の OCR 精度も高まると、溜まりに溜まった書類の整理もできそう。, 当メディアを運営しているCodeCampではPythonデータサイエンスコースを現役エンジニアのマンツーマンレッスンという形で提供しています。このコースの特徴は, 無料レッスン受講後の申し込みで10,000円クーポンをプレゼントしています！ぜひお試しください。, 今回は、Python + 画像処理 の可能性を知っていただくためにサンプルを多数紹介しました。 自分の席についている人が何人かという判定条件については、簡素化のため以下のような前提とします。, この前提の元、人の上半身を検出できれば自分の席にいると判定するようにします。この条件にヒットする人が何人いるか数えることで本題を満たします。, また、Pythonというプログラム言語とOpenCVという画像認識ライブラリを用います。今回は以下のような環境を構築しました。, ・Mac mini (Late 2012) 実装編 目標を明確化する; 2. 人間が操作しているのと同様に、マウス・キーボードの操作を画像認識と組み合わせて自動化することができます。 画面いっぱいに人の上半身が一つ写っている画像を探すこと ・OpenCV3.1.0 SSDと物体追跡の手法を組み合わせたものになります。, 追跡には様々な手法が提供されていますが根本的な問題があります。 Pythonに関してもほぼ経験がない状態でした。, OpenCVは画像処理に必要な機能が豊富なライブラリです。 対象とする物体は「人」ということになります。 昨今の物体認識ではディープラーニングを元にした手法が主流になっていて、その中でも代表的な以下の手法があります。, Mask R-CNNという手法は画像から物体の領域を特定することが可能になっていて、物体の検出精度も高い手法になっています。, ただ物体の検出は処理時間とのトレードオフになっています。 © i3DESIGN Co., Ltd. All rights reserved. そんな場合は以下の方法で枚数を増やすことができます。 ぷんたむの悟りの書. 環境構築の方法についてはこちらを参考に。, 今回は、 ・実際に、判定させたい画像をプログラムに投げて判定させる ・プログラムに「『上半身』とはこういうものだ」と学習させる pypi.org, 画像処理をするにあたって、手始めに画像処理サービスをいくつか使いました。 物体に識別子をつけるという処理は追跡でしか出来ないために人物検出と人物追跡を組み合わせる必要があります。 ただ、複雑な画像にになると誤認識が多くなってしまうようでした。 その中でAdobeの画像がオシャレだったので、いくつかダウンロード（1ヶ月の無料期間あり。ユーザ登録要）, 人物用の特徴量分類器（haarcascade_fullbody.xml）を以下からダウンロードしておく, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades, SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試すを参考に、ssd_kerasのモデルと、学習済モデルをダウンロードします。, This code was tested with Keras v1.2.2, Tensorflow v1.0.0, OpenCV v3.1.0-dev, とありますが、tensorflow 1.2.1で動きました。 ・「上半身」でない画像を集める | 「社内で自分の席にいる人が何人か把握できるようにしたいんだけど、定点Webカメラ使って何とかできない？」, というわけで、「とりあえず画像認識してみたい」という人に向けて、簡単な画像認識の方法を、実際に今回の仕事で行った順序に沿って紹介します。, まずは、「何を」。 精度が高い手法はその分だけ処理時間もかかってしまうという問題を抱えていて、ユースケースに応じて使用する手法を選ぶ必要があります。 今回は実施していないのですが、精度を求めていくとその状況に応じたデータを用意してモデルを作成しなければ難しいという結論になり、そのための専門的なスキルが新たに必要になります。, 機械学習を簡単に実施可能なライブラリがオープンに利用できるような状況になっていて、いちソフトウェアエンジニアが機械学習の範囲でやれることが増えたことは間違いないと思います。ただし、その領域を本格的に実施する場合には、ただライブラリを利用できるだけでは難しく、その分野での専門的なスキルが必要だということを感じました。, hi1280さんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog 特に実際の状況に応じて画像処理の精度を高めたい場合には作りこみが必要になります。 カスケード分類器を作成する. この手のサービスでは、WebAPIを実行するだけで画像の処理を行うことが可能になっていて非常に手軽に利用できるので、入門としては適当だと思います。, FaceAPIを使いました。顔を検出して、年齢、性別といった属性情報を取得できます。 取り組んでみての所感としては、画像処理というのはまだまだ専門的な領域であるということです。 Copyright © 2018-2020 Your 3D All Rights Reserved. ・カスケード分類器を作成する, まず、プログラムに「『上半身』とはこういうものだ」と教えるために必要となる「上半身」の画像を集めます。, ここで注意事項があります。それは Python環境がある方は是非ご自身のパソコンで体感してみて下さい。私は、「これはタダ事ではない」と危機感を感じました。, 画像解析や機械学習以前に「Pythonってどうやって実行するんだ？」「プログラムのコードってどうやって保存するんだ？」という方。一度 Python の基礎学習検討されてみませんか？ CodeCampでは、「オンライン × マンツーマン」で効率的な学習サポートを提供していますよ。お金と時間はかかるかもしれませんが、学習を終える頃には違った世界、違った未来が見えてくると思います。, 【目指せ不労所得】SEOなんて関係ない！Pythonで課金型ブログを作成しよう（コード付き）, 様々なフィールドで活躍するエンジニアを育てていきたい【CodeCamp人気講師 #12 舘先生】, Eye In-painting with Exemplar Generative Adversarial Networks (ExGANs), Medium／Using Machine Learning to Predict Car Accident Risk. これらの最新技術も Python を使うと手軽に体験できますね。 2018年にやったこととしてPythonによる画像処理に取り組みました。 それは追跡では物体の重なりによって追跡対象が切り替わる可能性があることです。これは追跡の根本的な欠陥です。 OpenCV-Pythonチュートリアルとは — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation, 顔検出の機能もあります。 画像から、人物を検出してみます。 様々な方法があるようですが、理論はちょっと置いておいて、以下３つの方法を試してみました。 1. openCV（HOG特徴量＋SVM） 2. openCV（Haar-like特徴量分類器） 3. keras （SSD） この点に関して、こちらの内容が参考になりました。, www.pyimagesearch.com 比べて、SSDはすごかった。やってみた感想は、ほぼ完璧と言ってしまいたくなるくらいでした。. 画像認識を行う; 3. ・データセットを配布しているサイトを探す azure.microsoft.com, 顔の検出や分析の機能を利用しました。 Cognitive Servicesとの違いとしては以下のような点がありました。, こういったWebAPIで利用できるAIのサービスには大きな違いはないというのが印象です。, 実際の状況に当てはめると画像処理サービスでは対応できないことが多いため、自分たちで実装を行う必要があります。 Pythonで画像処理（初級） 少しトーンを落として Python の画像加工の基礎的な技術も確認しておきます。これまでは外部開発の Python 画像解析ライブラリばかりでしたが、標準でも 2つのグラフィック系モジュールが搭載されています。 imghdr; colorsys 業務で実践できる! aws.amazon.com このような状況をいちソフトウェアエンジニアがキャッチアップすることは難しく、画像処理の専門家が必要な状況です。 Haar Cascadesを使った顔検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation, Anacondaという諸々のライブラリが入ったPythonパッケージを使うのが良かったです。 この記事では、画像認識をしてみたいけど、手順がわからない方へ向けて、画像認識の手順をまとめていきます。, なお、今回行う画像認識は、CIFAR-10という10種類の約6万枚の画像にあらかじめラベル付け(タグ付け)されているデータセットを使います。, そのため、画像にラベル付けを行う作業の説明は省かせていただくので、ご了承ください。, しかしながら、CIFAR-10のデータセットを使うことで、画像認識の基礎的な流れについて学ぶことができるので、この記事で画像認識の手順を学ぶ意義は大いにあると思います。, 以下に画像認識の手順をまとめています。初めに説明したとおり、今回はあらかじめラベル付けがされている画像を使うので、ラベル付けの方法の説明はないのでご了承ください。, 初めにCIFAR-10から画像データセットを読み込みます。以下のコードで読み込みを行えます。, あらかじめラベル付けされたデータを訓練データ(X_train, y_train)とテスト用データ(X_test, y_test)に分けて読み込んでいます。Xが画像データで、yがラベルデータになります。, ここで読み込まれた画像をそのままの状態では、学習することができません。理由は、tensorflowで扱える配列と次元が異なるためです。 CIFAR-10の画像は3次元の配列で構成されているため、tensorflowで扱える1次元配列に変換する必要があるとのこと。 以下のコードで、画像データを1次元配列に変換しています。, また、ラベルデータをOne-Hot形式に変換する必要もあります。 One-Hot形式というのは、[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]のような形式です。1の要素に該当するラベルが出力としてでるようになります。 以下のコードで、変換できます。, 画像認識のための学習を行います。tensorflow内でトレーニング画像データの特徴を学習し、テスト画像データを判定しています。, モデルデータがモデル定義でつくったデータで、重みデータが学習した画像の特徴をまとめたデータになります。, なので、別のモデルを使いたいとか、モデルを改良したいって場合には、今回保存した重みデータを別モデルに読み込ませることもできます。, 今回はあらかじめラベル付けされた画像を使ったので、ラベル付けという作業を行わずに画像認識を行うことができました。, といってもまだ、自分で用意した画像を読み込むことができていないので、実用には程遠いところですね。, 次回は今回学習したモデルを使って、自分で用意した画像を判定をしていきたいと思います。, すぐに使える! 画像から、人物を検出してみます。 ・vecファイルをつくる Python、機械学習 【Python】画像から文字起こししてテキストに変換する方法（tesseract-OCR、pyocr） punhundon 2019年7月22日 / 2020年8月7 こちらによると7000枚ぐらいあると良いです。, しかし、「そんなに大量の画像を集められない！」というそこのあなた。 tensorflow 1.4.1はダメでした。, 上記サイトの方も記載されているとおり、 ・「上半身」でない画像のリストを作成する Pythonで簡単な画像認識をしてみました。CIFAR-10というラベル付け画像のデータセットを使って画像認識を行っています。Python初心者、画像認識をしたことがないという方へおすすめです。 （株）ライトコードが今まで作ってきた「やってみた！」記事を集めてみました！ ※作成日が新しい順に並べ... #エクセルが起動するまで待機する。時間が読めないので、次の操作で使う画像の認識で判定, https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/, Julia入門～高速な動的型付け言語～【Jupyter Notebookを使ったグラフ描画編】. 私もジュピターノートブックを開いて、SSD.ipynbをコピペしながら試してみました。 突然ですが、皆さん「緑茶の中でも選ばれてしまう緑茶は何か」と問われたら何と答えますか？ おそらく50％以上の人は「綾鷹」と答えるかと思います。 この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。 顔検出、顔認識、人物検出、人物追跡といった「人」が画像処理の対象でした。 ※最新記事順 本当に正確な追跡を行いたい場合、3Dのデータを活用して物体の奥行きを把握しなければなりません。, Pythonによる画像処理という課題を通して、画像処理の現状を知ることが出来ました。 本投稿は、そこそこプログラムが書ける立場で画像処理に取り組んだ経験を元にした内容になっています。 ブログを報告する, OpenCV-Pythonチュートリアルとは — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation, Haar Cascadesを使った顔検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation, Gitに秘匿情報をcommitする必要がなくなるKustomize Pluginを作った, EC2の起動・停止をスケジュール実行できるAWS Instance Schedulerが便利. You can detect the targets and add rectangles around the target. 「PyAutoGui」は、 Python のモジュールの一つです。 近年流行している RPA（Robotic Process Automation） の機能を、Python で実装することが可能 になります。. というわけで、「とりあえず画像認識してみたい」という人に向けて、簡単な画像認識の方法を、実際に今回の仕事で行った順序に沿って紹介します。 目次. ・OS X El Capitan ver10.11.5 ・持っている画像を反転、回転した画像を新たに生成する, 次にプログラムに「「これは『上半身』の写真ではない」と教えるために必要となる「上半身」でない画像を集めます。この写真は「上半身」が写っていない画像であれば何でもOKです。「上半身」でない画像もできる限り多めに用意しましょう。
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