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2018年12月 2日 (日)

pythonで人工知能やって見る? とにかく機械学習を動かしたい。4

pythonで人工知能やって見る? とにかく機械学習を動かしたい。3

の続き。
2018/12/2
とりあえず、
・自前の写真への画像識別
・パソコンのWebカメラ画像のからの画像識別
・パソコンに保存したiPhoneカメラで撮影た動画の画像識別
ができました。
 
しかし、Core-i7のiMac27Late2012で
 
20181202_123046
 
てな状態 600%のcpu使用率となりました。
そんでもって、動画はパラパラ漫画状態でした。
 
なかなかマシンパワーを必要とする処理なんですね。
動画の1フレームごとに画像識別して、識別できたものにフレームをつけるって
処理なのでなかなか大変です。
まぁ、これらを高速化する別の方法とかもあるようですが、
とりあえず、できたってことが嬉しいです。
 
コアな部分だけ示しておきます。
オリジナルでないですが...
        # 動画ストリームからフレームを取得
        ret, frame = video.read()
        result = tfnet.return_predict(frame)
        for item in result:
            tlx = item['topleft']['x']
            tly = item['topleft']['y']
            brx = item['bottomright']['x']
            bry = item['bottomright']['y']
            label = item['label']
            conf = item['confidence']
            if conf > 0.6:
                for i in class_names:
                    if label == i:
                        class_num = class_names.index(i)
                        break
                #枠の作成
                cv2.rectangle(frame, (tlx, tly), (brx, bry), class_colors[class_num], 2)
                #ラベルの作成
                text = label + " " + ('%.2f' % conf)
                cv2.rectangle(frame, (tlx, tly - 15), (tlx + 100, tly + 5), class_colors[class_num], -1)
                cv2.putText(frame, text, (tlx, tly), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,0), 1)
        # 表示
        cv2.imshow("Show FLAME Image", frame)

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