Tensorflow object detectionをリアルタイム映像で使う方法

物体検出を静止画から動画でもできるようにしてみました。

Tensorflow object detectionも中々精度が高いと評判でしたので、以前はtutorialに従った静止画での物体検出を実施してみましたが、今回動画でもできるようにカスタマイズしたので紹介します。

開発環境の準備については以下の記事を参考にしてください。

 

また物体検出にチャレンジしてみたくて当記事に訪れた方は、以下の記事も参考になるかと思います。

いずれも精度の高い学習モデルを使用しています。

 

Pythonソースコードの紹介

ソースコードは以下の通りになります。

OpenCVを使えば簡単にTensorflow object detectionを使ったリアルタイム映像(WEBカメラや動画)からの物体検出にチャレンジできます。

 

フォントサイズを大きくする方法

初期状態はではフォントサイズが小さすぎて、ラベルの内容が読み取れませんでした。

このラベルのフォントサイズをなんとか変更できないかと考えていたところ、フォントサイズを大きくする方法を教えてくださった方がいて、なんとか見える形に変更できたので、紹介したいと思います。

 

ただし、macの場合に限ります。

object_detection > utils > visualization_utils.pyの160行目を編集することでフォントサイズを変更することができます。

を、

に変更してみましょう。

たったこれだけでフォントサイズを変更できます。

分かってしまえば何てことないのですが、これに辿り着くまでが大変ですね。

 

最近は色々な物体検出技術が登場してきています。

そして筆者のような素人でも簡単に実装できる時代が来ています。

 

ぜひ、興味がある方はチャレンジしてみてください。

 

それでまた。


その他の物体検出記事はこちらから

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