Pythonに関連するライブラリや関数では、「2」を「to」の意味で使用することが多くあります。BGR2RGBは、「BGR to RGB」、つまり「BGRをRGBに」と言う意味で使われています。, OpenCVでは、あらかじめ用意されたファイルを使用することで、人間や猫の顔認識をすることができます。 実質十数行程度のプログラムでこれほどまで簡単に顔認識機能が実装できてしまうとは、凄いの一言です。 OpenCVは画像を利用した機械学習などでも必須のライブラリですので、これまで触ったことがない方は是非この機会に試してみてはいかがでしょうか。 convolution2d_3 (Convolution2D) (None, 64, 31, 31) 18496 dropout_1[0][0] Why not register and get more from Qiita? 「AI(人工知能)ってなんだか分からないけど、凄そう」「ディープラーニングって用語を最近よく聞くけど、何の事を言っているのかさっぱり分からない」そういった人たちや、AI(人工知能)を使って業務効率を計りたいけど何をやったらいか分からないという方にもオススメのセミナーです。, AIエンジニアになるための3日間集中セミナー：https://ai-kenkyujo.com/ai-technical/, アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。, AIセミナー責任者、講師。AIについての幅広い知識を持ち、人に分かりやすく伝える技術を持つ。特にAIを事業や仕事に取り入れる方法について日々講義しています。, 2021.02.06 AI(人工知能)のニュース, 2021.01.30 AI(人工知能)のニュース, 2021.01.29 AI(人工知能)のニュース, 2021.01.27 AI(人工知能)のニュース, 2021.01.20 AI(人工知能)のニュース, プログラミング不要！？ AI（人工知能）の作り方【Azure ML – 機械学習】, AI研究所　- AI（人工知能）に脅かされないために、AI（人工知能）を作る側の人間になる - dense_1 (Dense) (None, 512) 6423040 flatten_1[0][0] Help us understand the problem. ディープラーニングなどの機械学習に使われる言語やツール. 画像認識の世界ではこれまで、人間がその「特徴量」を教えることで、画像を認識することができていた。例えば犬を犬だと認識するためには、犬の特徴を人間があらかじめ教えていなければならなかった。 activation_2 (Activation) (None, 32, 62, 62) 0 convolution2d_2[0][0] activation_1 (Activation) (None, 32, 64, 64) 0 convolution2d_1[0][0] convolution2d_2 (Convolution2D) (None, 32, 62, 62) 9248 activation_1[0][0] 2. 顔認証の仕組みを簡単に説明すると、以上のようになります。 では次は顔認証の技術の初歩的な顔認識を実践してみましょう！ OpenCVを使って簡単に顔認識をしてみよう！ OpenCVとは？ オープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリです。 お問い合わせ：info@ai-kenkyujo.com ____________________________________________________________________________________________________ 開発の利点 強力なビルトインビデオ解析 ハードウェアとソフトウェアの要件 ハードウェアの最適化 OpenCV と IoT OpenCV の統合 はじめに OpenCV(英語) は、リアルタイム画像/ビデオ処理、解析、マシンラーニング機能を備えたソフトウェア・ツールキットです。 ____________________________________________________________________________________________________ ディープラーニングの得意・不得意分野. C++で実装されています。 By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 運営会社：株式会社VOST maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 32, 31, 31) 0 activation_2[0][0] つまり、今回の場合は、「image.py」を保存したプロジェクトフォルダの中に、同じ名前のファイル名(image.jpg)として任意の画像ファイルを保存しておく必要があります。, OpenCVで読み込む画像データの色情報は、一般的なRGB形式ではなく、BGR形式で読み込まれます。このまま表示させようとすると、色合いがおかしくなるため、COLOR_BGR2RGBで色を変換しています。 dropout_2 (Dropout) (None, 64, 14, 14) 0 maxpooling2d_2[0][0] ____________________________________________________________________________________________________ 画像はフルスクリーンで表示したいので、PyQtを使って表示することにします。そのためのコードがこちら: テストセットの画像に対しては高い精度なのに、Webカメラで取得した画像はなかなか認識できないことがありました。光の当たり具合だとか画像のブレが関係していたようです。きちんと画像の正規化とかしないといけないんだなぁー。, 分類がボスか別の人かの２値分類だったが、顔画像以外の画像を入力した時に、ボスに分類されることがあった。どちらかといえばボスだよねーということだったのだろう。２値分類より、ボスである確率を使って認識した方がよかったかもしれない。, 今回はWebカメラからリアルタイムの画像取得とKerasを用いた顔認識を組み合わせることで、上司を認識して画面を隠してみました。, 現在はOpenCVで顔検知をしていますが、OpenCVでの顔検知の精度がいまいちな気がするので、Dlib使ったりしてその辺りを改善してみたいと考えています。自分で訓練した顔検出モデルを使ったりしてみたい。, あと仕事している風画像の表示にPyQt使っていたんですが、命令してから表示されるまでに結構時間がかかるので、その辺りの改善が必要になります。, Webカメラから取得した画像の認識精度がいまいちなので、ちょこちょこと改善していきたいと思います。. ディープラーニングであっても、学習の進め方の本質はほかの機械学習と変わらない。 まず仮説としてのDNNを作成する。 学習用の大量の画像データ（正解がわかっているもの）をDNNにかけて計算し、得られた結果と正解を比べる。 ____________________________________________________________________________________________________ 2.2. そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。, 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用いて近づいてきたことを認識して画面を切り替えています。, ミッションはボスが近づいてきたら自動的に画面を切り替えることです。 カメラから画像を取得するのは付属のソフトでもできますが、後の処理の事を考えるとプログラムから取得できた方がいいです。また、このあとの処理で顔認識を行うので顔画像だけを切り出す必要があります。というわけで、PythonとOpenCVを使って顔画像を取得することにします。そのためのコードがこちら: 次に、機械学習を使ってコンピュータにボスの顔を認識できるようにします。 以下の３点がざっくりとした手順です: まずは、学習用の画像を入手する必要があります。収集方法としては以下のような方法を使いました: 最初はWeb検索とFacebookから画像を収集したのですが、十分な数の画像が集まりませんでした。そのため、ビデオカメラを使って動画を撮影し、動画を画像に分解するということを行いました。, さて、顔が写った画像は大量に取得できましたが、このままでは学習器にかけられません。顔と関係のない部分が画像のかなりの部分を占めているからです。そこで顔画像だけを切り出してあげます。, 切り出しには主にImageMagickを使いました。ImageMagickを使って切り出すことで顔画像だけを手に入れることができます。, おそらく私は世界で最も上司の顔画像を所持している人間でしょう。親より持っているに違いない。, 学習はKerasで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を構築して行います。KerasのバックエンドにはTensorFlowを使用しています。顔認識するだけなら画像認識のWeb APIを叩いてもできますが、今回はリアルタイム性を考慮して自分で作ることにしました。, ネットワークは以下のような構成にしています。Kerasだと構成を簡単に出力できるので便利です。, さて、学習したモデルを使ってボスの顔を認識したら画面を切り替える必要があります。今回はシンプルに、仕事してる風の画像を用意して表示することにしましょう。 Total params: 6489634, Arm IPのほとんどを自由にダウンロードして試せる！？Arm Flexible Accessとは, you can read useful information later efficiently. ____________________________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________________________ activation_3 (Activation) (None, 64, 31, 31) 0 convolution2d_3[0][0] ____________________________________________________________________________________________________ 顔認識にはやはり、前回同様、OpenCV、Kerasを中心とした画像認識、ディープラーニング関連ライブラリを用います。 今回はさらにカメラ映像を扱うため、カメラモジュール操作ライブラリである「picamera」も利用します。 Kotetsu0989さん「画像認識 Python：機械学習AI(自作サンプル)でラブライブ虹ヶ咲キャラを顔認識【ディープラーニング,OpenCV,Keras,ラズパイ】」 以下、twitterでの反応をまとめます。 ____________________________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________________________ maxpooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 64, 14, 14) 0 activation_4[0][0] まず、機械学習を使ってコンピュータにあらかじめボスの顔を学習させておきます。そして、自席にWebカメラを設置し、Webカメラがボスの顔を捉えたら画面を切り替えます。完璧な戦略です。このすばらしいシステムのことを「ボスセンサ」と名付けましょう。, まずはWebカメラから画像を取得します。 Haar Cascadesの数学的な細かい説明は専門的な論文を読む必要があると思いますが、簡単に考え方について触れておこうと思います。 Haar Cascadesは、以下示す画像のような、Haar特徴量を使います。 黒い四角形の領域に含まれる画素値の総和から白い四角形の領域に含まれる画素値の総和を引いた値がこの特徴量になります。明るい部分の平均と暗い部分の平均の差をとって、これを顔の特徴と比べていくというものです。 本来は細かく画像を分析して特徴を捉えるのにかず多くの計算が必要になるので … dense_2 (Dense) (None, 2) 1026 dropout_3[0][0] ____________________________________________________________________________________________________ 3. 今までの自然言語解析とはテーマを変えて、今回は画像処理について触れていきたいと思います。コンピュータビジョンではOpenCVというライブラリが有名でして、Pythonからそちらを呼ぶことで顔認識をしたいと思います。 OpenCV… こんにちは三谷です。 今回は、最近流行しているディープラーニングの中でも注目を集めている画像認識でよく使用される無料ライブラリ「OpenCV」の使い方について徹底解説します！ OpenCVとは？ OpenCVは、画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つオープンソースのライブラリです。 それでは少年の顔を特定できるか？自作分類器を試しましょう。 Python 3.6.1+OpenCV 3.3.0の環境に戻し、下記Pythonファイルを実行します。 OpenCVのimreadを使って画像・映像を読み込む方法.docx, Locationに「opencv」と入力し[Create]をクリックします。Pycharmでは、プロジェクトという単位でプログラムを管理することができます。プロジェクトは、指定したLocationのディレクトリに作られたフォルダです。, 使用するライブラリをインポートします。OpenCVはcv2でインポートできます。また、Matplotlibはグラフ描画ライブラリとして、インポートした画像を視覚化(ビジュアライズ)するときに使用されます。, テキスト ボックス画像を読み込みます。画像を読み込むにはimreadという関数を使用します。, このように、フォルダパスを書かずに読み込むと、pythonファイルと同階層のディレクトリにある画像が読み込まれます。 書名：画像認識（機械学習プロフェッショナルシリーズ） 著者：原田達也 出版社：講談社 価格：3,000円（税別） スマホカメラやデジカメを被写体に向けると、人物の顔を特定し「四角枠」が現れる。なぜスマホやカメラは顔を認識できるのか。 本書の「第1章　画像認識の概要」と「第2章　局所特徴」を読むと、画像認識の仕組みが見えてくるだろう。 さらに「第6章　畳み込みニューラルネットワーク」では、画像認識とAIの関連性 … 自作分類器で顔認識のテスト. 深層学習（ディープラーニング）を使ってみました 【OpenCVを使ったスポーツ画像解析5】画像からテニス選手の位置を検出するでは、選手の初期位置を検出するために、HOG特徴量とSVM(サポートベクターマシン）を組み合わせた手法を用いました。. ____________________________________________________________________________________________________ 今回は、人の顔を正面から認識できる「haarcascade_frontalface_alt.xml」をダウンロードし、プロジェクトフォルダ内に保存してください。, 使用するライブラリと画像をインポートします。画像ファイルは人の顔が写った任意の写真を、プロジェクトフォルダ内に保存しておいてください。, 今回は、人の顔認識ができる「haarcascade_frontalface_alt.xml」を使用します。CascadeClassifierでカスケードファイルを読み込めます。, cascade.detectMultiScale(image)は、顔を検出してリスト化する関数です。 今回使用するWebカメラはBUFFALOのBSW20KM11BKです。. activation_4 (Activation) (None, 64, 29, 29) 0 convolution2d_4[0][0] - AI(人工知能)に脅かされないために、AI(人工知能)を作る側の人間になる -, 今回は、最近流行しているディープラーニングの中でも注目を集めている画像認識でよく使用される無料ライブラリ「OpenCV」の使い方について徹底解説します！, OpenCVは、画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つオープンソースのライブラリです。Pythonを始め、C/C++、Java、MATLAB用として公開されており、もともとはインテルが開発・公開しています。, ・Pythonのインストール ==================================================================================================== 現在、たくさんのディープラーニング技術情報が溢れていますが、数学や専門用語、プログラミング、フレームワーク、環境構築、用途、種類、フェーズなど、理解しなければならい項目が多く、何から学習すれば良いか分からず、ハードルが高いのが現状です。 ____________________________________________________________________________________________________ 3.2 こんにちは。 AI coordinatorの清水秀樹です。 以前紹介したcifar10を使った学習モデルのモノマネで、自分で準備した画像から学習モデルを作成することに挑戦したので、その内容を紹介します。. 人が顔を認識できるようになるまでのプロセスを考えると、全体の印象だけではなく、顔の各部分の動きだったりを通じて、部分認識も行い、さらには配置の特徴など通常のディープラーニングでの顔認識での訓練量を遙かに凌駕する量の訓練を行っています。 ディープラーニングによる画像認識の活用事例. ____________________________________________________________________________________________________ ディープラーニングがどのように使われているのか. AIやプログラム未経験者でも3日間のセミナーを通してAIの理論や仕組みを理解し、AIのプログラムを構築できるようになります。 このnoteは有料です。 このnoteで勉強できること OpenCVを使って画像データの水増し OpenCVを使って顔検出 OpenCVを使って目の検出 OpenCVを使って顔の切り出し方 matplotlibを使って複数画像のグリッド表示 Pythonプログラムの処理は1行ずつ詳しく説明がついています。 カスケードファイルは以下のページより無料でダウンロードできます。 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades ディープラーニングの不得意分野. What is going on with this article? 以下のようなツイートをしたら、かなり需要がありそうだったので、作ってみました。 ちなみに上記のツイート「Google Colobratory」のとこ「Google Colaboratory」の誤字です。すみません また、たくさんのチュートリアルがセットになったマガジンの方がお得なので、他の機械学習のチュートリアルも興味ある方は、以下も検討してみて下さい。 convolution2d_4 (Convolution2D) (None, 64, 29, 29) 36928 activation_3[0][0] AIプロジェクトを進めたい方にオススメのセミナーです。, 「AI(人工知能)ってなんだか分からないけど、凄そう」「ディープラーニングって用語を最近よく聞くけど、何の事を言っているのかさっぱり分からない」そういった人たちや、AI(人工知能)を使って業務効率を計りたいけど何をやったらいか分からないという方にもオススメのセミナーです。, ビジネス向けAI完全攻略セミナ：https://ai-kenkyujo.com/ai-business/, 私たちAI研究所は、AIエンジニアになるための3日間集中セミナーを開催しています。 2.1. activation_5 (Activation) (None, 512) 0 dense_1[0][0] リストは、画像の左上を(0, 0)の原点とし、顔の位置の[Xの座標, Yの座標, 幅, 高さ]という数値のリストです。, 顔を囲う枠の色をあらかじめ指定しておきます。色の指定はRGB形式のため、青の場合は(0, 0, 255)と指定します。, OpenCVでは、フィルター処理も行えます。画像データによってはノイズがのっているものもあるため、ノイズ除去のためにスムージング処理を行なうこともしばしばあります。 ____________________________________________________________________________________________________, Layer (type) Output Shape Param #, ==================================================================================================== 今回はOpenCVとCaffeを使ってアニメのキャラクターを識別させてみました。 ディープラーニングを試せば試すほどディープラーニングの今後の動向が気になります。 機械学習はどこまで進化するのでしょうか、楽しみですね。 状況は以下のような感じです。, ボスの席から私の席まではだいたい6,7mくらいです。ボスが席をたってから、4,5秒で私の席に到達します。したがって、この間に画面を隠す必要があるわけです。時間的余裕はあまりありません。, さまざまな戦略が考えられると思いますが、私の考えた戦略はこうです。 AI未経験者でも1日のセミナーを通してAIの理論や仕組みを理解し、AIを業務で活用できるようになります。 ____________________________________________________________________________________________________ あらかじめ用意されたファイルというのは「カスケードファイル」と呼ばれるもので、既に学習が完了している学習器です。 ____________________________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________________________ dropout_3 (Dropout) (None, 512) 0 activation_5[0][0] 仕事をしているとき、業務に関係ない情報を閲覧していることって誰でもありますよね？ そんなときに背後にボスが忍び寄っていると気まずい思いをします。もちろん急いで画面を切り替えれば良いのですが、そういう動作は逆に怪しまれることになりますし、集中しているときは気がつかないこともあります。そこで怪しまれずに画面を切り替えるために、ボスが近づいてきたことを自動的に認識して画面を隠すシステムを作ってみました。 具体的にはKerasを用いてボスの顔を機械学習し、カメラを用い … ラズパイを利用した簡単で実用的なaiシステムを解説しています。人を認識するai（カスケード型分類器）を実装するのがポイントです。意外と簡単にしかも低コストでできますよ。 今回はスムージング処理の中でも、ガウシアンフィルターというフィルターを掛けて画像スムージングをしてみます。, いかがだったでしょうか。OpenCVは、今回ご紹介した処理の他にも様々な処理を行える機能を持っています。, 初心者でも数学がわからなくてもより詳しく理解したい方でも満足いただける内容となっており、おかげさまで1,500人を超える受講者の方に受講していただきました。 flatten_1 (Flatten) (None, 12544) 0 dropout_2[0][0] activation_6 (Activation) (None, 2) 0 dense_2[0][0] ・OpenCVのインストール, インストールの方法はこちらの記事(画像編集用ライブラリ「OpenCV」のインストール方法.docx)にまとめてありますのでチェックしてみてくださいね。, OpenCVでは画像を取り扱います。画像データを処理するために、OpenCVで画像を読み込む方法をご紹介します。, 参考記事：動画の読み込み方法についても紹介しています。 ・Pycharmのインストール ディープラーニングの得意分野. 私はプログラマなので以下の画像を用意しました。. 個人情報保護方針はこちら, https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades. convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 32, 64, 64) 896 convolution2d_input_1[0][0] OpenCV 画像処理 ヒストグラム 色変換 形状変換 オプティカルフロー パターン認識 画像特徴量 画像解析 顔画像 機械学習 画像認識 識別器 GPGPU 背景差分法 ディープ・ラーニング タグ: AI・機械学習 、 画像 、 画像処理 、 画像認識: 受講料 3.1. necの顔認証システム. 「Caffe」基本情報 概要. 今回はディープラーニングの画像処理に使う、手元の画像データから顔認識をして、切り出す作業をやってみましょう。 ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ さて、今回はOpenCVで顔画像を切り取ってみ … Caffe(カフェ)とは、オープンソースのディープラーニングライブラリです。画像認識に特化しており、高速処理が可能です。 基本説明. 美人女優で学習モデルを作成. ____________________________________________________________________________________________________ OpenCVで人の顔を検出するには"haarcascade_frontalface_alt.xml"という顔認識用のモデルファイルを読み込みます。O 本サイトの活用方法. dropout_1 (Dropout) (None, 32, 31, 31) 0 maxpooling2d_1[0][0]