模型都市によるAI・データサイエンス実践践（データエンジニアリング基礎）

概要

AI・データサイエンス実践では、レゴブロックで作った模型都市（オンラインフォーラム2022）を利用します。模型都市は、AIの推論モデルを作るのに、教材として、適度なノイズを持っており、AI教材に適していると考えています。

AI・データサイエンス実践・データエンジニアリング基礎編では、画像・動画像処理ライブラリ(OpenCV)を使って、模型都市のVR映像から取得した動画像や静止画像に対して輪郭抽出、特徴抽出、色検出などを行いながら、データ収集・加工、学習、評価といった一連の流れを修得します。

img=cv2.imread("/content/IMG.jpeg")

img_g = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.plot(img_g[0])

plt.show()

読み込んだ画像ファイルをグレートーンに変換するなどして数値化します

img_canny=cv2.Canny(img_g,300,450)

画像を数値化したデータ列の微分係数が一致の範囲内にある箇所をエッジとします。cv2.Canny(img_gray, threshold1=minVal, threshold2=maxVal)で閾値を指定します。

lines=cv2.HoughLines(img_canny,1,np.pi/180,100)

circles = cv2.HoughCircles(img_g, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp =1, minDist=1, param1=20, param2=35, minRadius=1, maxRadius=30)

直線や円と認識された箇所を検出します。

img_kaze=cv2.imread("/content/IMG.jpg")

kaze = cv2.AKAZE_create()

kp1 = kaze.detect(img_kaze, None)

img_kaze = cv2.drawKeypoints(img_kaze, kp1, None)

imshow(img_kaze)

異なる画像ファイル間で類似していると判断された特徴点をマッチさせます

北海道医療大学　情報センター・情報推進課

お問い合わせ先：情報推進課　ips(at)hoku-iryo-u.ac.jp