しょくぶつ(^ ^)です。
前回の「(1)全体の流れ」で紹介した・・・
- 学習データの用意
- 画像の収集
- 収集した画像を分類
- データの水増し
- ブキとスペシャルの対応表の作成
-
モデルの訓練
- 予測モデルを作成
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）のパラメーターを最適化
・・・というもののうち、今回は、「画像の収集」です。
とはいっても、この一連のブログではだいぶ簡単でして、
第2回 : キャプチャー画像を機械学習で判別、声でお知らせで紹介したPythonコードを1文字だけ修正すれば「画像の収集」できちゃうんです。
- コードの修正
最終行の#を除いて下さい
この#をつけたコードは実行しません。「コメントアウト」といいます。
修正前
#save_cut_img(predicted_no, Img_cut_org)修正後
save_cut_img(predicted_no, Img_cut_org)-
コードを置いた場所の直下に captureフォルダ を作ってください。
-
ひたすらプレイします。
第2回 : キャプチャー画像を機械学習で判別、声でお知らせでご紹介した方法で、ガンガンプレイしながら、コードを実行するだけです。
このコードで予測実行するたび、captureフォルダの中に
cap(ブキ名の英語略称)(日付)(時間)(1,2,3,4).png
という名前でどんどん画像がたまっていきます。
このコードの詳細、後日ご説明する予定です。
頑張ってコメントを書いていますが、Python初心者だと分らないと思いますので。
なお、もし全く別の機械学習、たとえば別のゲームとか、そもそもゲーム以外、キャプチャー画像以外、とかを対象とする場合は、
- 画像の切り出し
- 画像のタグ付
を、完全にイチから始める必要があります。
