方におすすめの記事です。簡単にpythonで画像認識AIを使ってみましょう。10分後には画像認識ができるようになっています。目次pythonで画像認識AIを使ってみる今回は機械学習向けのライブラリtensorflowを使っていきます。VGG16という学習モデルを使っています。画像認識AIに必要なライブラリをインストールしておきます。pillowVGG16モデル(学習済み)の利用VGG16モデルという畳み込み13層とフル結合3層の合計16層から成る学習モデルあお扱います(..だからVGG16って言うのか。)なんと嬉しいことに、今回は学習済みモデルを使用していきます。大規模画像データセットである「ImageNet」を使って既に学習済みです。自分で学習をさせる必要はないので簡単に素早く画像認識AIというものを体験することができます。ソースを貼っておきます。top=5)上位5番目まで結果に格納たった10数行のソースコードで画像認識AIが使えます。使い方は以下のように第一引数に画像を指定します。認識させたい画像.jpg初回の1発目はImageNetを扱う際に必要なデータをダウンロードしてきますので、少々時間がかかります。無駄なデータでPC内を汚さないように仮想環境を作成しておくことをおすすめします。以下を参考にしても良いですね。pythonで開発を行う際には仮想環境を構築するのをおすすめします。いろいろなライブラリをインストールして動かして,必要がなくなったら消して...というのを繰り返して...ではでは、試しにアマガエルの画像を認識させてみるとアマガエル結果が以下のようになりました。0.000108827546OKですね。約93%の認識率でアマガエル(tree_frog)と認識しています。2位:尾カエル、3位:ウシガエル、4位:緑のトカゲ、5位:アメリカントカゲとなっており、大体似たような系統のものだと判定しています。賢い!!出力結果を日本語にしたい学習済みのVGG16モデルを使えばサクッと画像認識AIを扱えることが体験できましたね。出力結果が英語なのがちょっと分かりにくいかな..。追加で翻訳用のライブラリをインストールします。googletransソースをサクッと改変しておきます。result[2])たった3行の改変で日本語対応できます。(どこが変わったでしょう。これが分かれば知能レベルは84)日本語対応と言いながらただ英語を翻訳しているだけですが...。(たまにわけ分からない日本語に変換されていることもあります。0.000108827546となりました。日本語に翻訳されています。おまけ試しに僕の写真を認識させてみました。0.04857272結果にゴリラとかチンパンジーが出てきて。「おい!誰がゴリラやねん!!」って突っ込む気満々だったのに。中華鍋??おたま??キャンドル??...ゴリラよりも面白い結果になった。いうのもImageNetの学習データに人間のラベルはないようだ。認識できるラベルは以下のページを参考に。https://hazm.at/mox/machine-learning/computer-vision/classification/keras-pre-trained/vgg16/index.htmlこれ以外はほぼ認識できないというわけだ。僕も中華鍋に認識されるよな...。いうことで、pythonで画像認識AIをサクッと使ってみた。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ちゆりITエンジニアバイオ出身のITエンジニア。バイオ系大学院を卒業後一部上場のIT企業へ就職。