janken_class = ['グー', 'パー', 'チー', 'つまみ']
if len(sys.argv) == 2: # 学習済ファイルの確認
savefile = sys.argv[1]
try:
clf = joblib.load(savefile)
except IOError:
print('学習済ファイル{0}を開けません'.format(savefile))
sys.exit()
else:
print('使用法: python webcam_recognition.py 学習済ファイル.pkl')
print("学習済みファイルを入力してください")
sys.exit()
print('認識を開始します')
i = 0
while i < 10:
start = time.time()
hand = w_b.white_black() # 二値化画像を得る
#cv2.imshow('hand', hand)# 得られた二値化画像を画面に表示
# 最大の白領域からscikit-learnに入力するためのベクトルを取得
hand_vector = getvc.getImageVector(hand, sw, sh)
result = clf.predict(hand_vector) # 学習済のニューラルネットワークから分類結果を取得
print(janken_class[result[0]]) # 分類結果を表示
end = time.time()
rec_time = stopWatch.stime(start, end)
print("elapsed_time:{0}".format(rec_time) + "[sec]")
i += 1
cv2.destroyAllWindows()
# 学習データの格納
for flip in [0, 1]: # 左右反転なし(0)とあり(1)
if flip == 1:
img = cv2.flip(img, 1)
for angle in [
-80, -70, -60, -50, -40, -30, -20, -10, 0, 10, 20, 30, 40,
50, 60, 70, 80
]: #角度
# 回転行列準備
rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1.0)
# 画像の回転
img_rot = cv2.warpAffine(img,
rot_mat, (lx, ly),
flags=cv2.INTER_CUBIC)
# 回転された画像から、学習用ベクトルの取得
img_vector = getvc.getImageVector(img_rot, sw, sh)
# 学習用データの格納
X = np.append(X, img_vector, axis=0)
y = np.append(y, hand_class)
# ニューラルネットワークによる画像の学習
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, ),
max_iter=500,
tol=0.0001,
random_state=None)
print('学習中…')
clf.fit(X, y)
# 学習結果のファイルへの書き出し
joblib.dump(clf, savefile)
print('学習結果はファイル {0} に保存されました'.format(savefile))
print('使用法: python webcam_recognition.py 学習済ファイル.pkl')
print("学習済みファイルを入力してください")
sys.exit()
print('認識を開始します')
i = 0
form = 'good'
yes = 0
no = 0
start = time.time()
while i < 100:
hand = w_b.path_white_black("save_testimages5/%s/img_test%s%03d.png" %
(form, form, i), form) # 二値化画像を得る
cv2.imshow('hand', hand) # 得られた二値化画像を画面に表示
# 最大の白領域からscikit-learnに入力するためのベクトルを取得
hand_vector = getvc.getImageVector(hand, sw, sh) #画像を認識しやすいように加工
result = clf.predict(hand_vector) # 学習済のニューラルネットワークから分類結果を取得
print(janken_class[result[0]]) # 分類結果を表示
if janken_class[result[0]] == "グッド":
yes += 1
else:
no += 1
i += 1
end = time.time()
test_time = stopWatch.stime(start, end)
print("{}[sec]".format(test_time))
print('end')
print("テスト回数:{}".format(i))
print("正解数:{} 間違い数:{}".format(yes, no))