【PythonでAIを作ろう！第6回】自分の手書きの数字を判別させよう【OpenCV】

いよいよ今回が最終回です！

あなたの書いた手書き文字をAIに判別させます！

いよいよですね！

よろしくお願いします！

学習済みのモデルを保存しよう
手書きの数字を用意する
手書きの数字を判別させよう
まとめ

学習済みのモデルを保存しよう

まずは、前回学習したモデルをデータファイルに保存しましょう。

前回のファイル「ml2」を開き、前回のコードの続きに下のコードを書いて実行してください。

実行するときは、前回のコードを実行してから、今回のコードを実行してください。

# 学習済みのモデルを保存する
import pickle
with open("ml.pkl", "wb") as fp:
    pickle.dump(classifier, fp)

コードを実行すると、「ml2」があったフォルダの中に「ml.pkl」ファイルが保存されます。

コードの説明をお願いします！

はい！

学習済みのモデルを保存する際は、「pickle」モジュールを読み込んで使用します。

あとは、例の通り記述することで学習済みのモデルを保存することができます。

学習済みのモデルを保存するときは、「pickle」モジュールを読み込んで使用する

手書きの数字を用意する

それでは、判別に使う手書きの数字を用意します。

ペイントツールで手書きの数字を書いて「number.png」と名前をつけて保存しましょう。

注意点は3つです。

①24bitのpng形式で保存してください。

②背景は白で、数字は黒の太いペンで書いてください。

③画像は、ml.pklがある場所に保存してください。

私は、「5」という数字を用意しました！

OKです。

それでは、この数字を判別させてみましょう！

手書きの数字を判別させよう

それでは、いよいよ手書きの数字を判別させます。

以下のコードを書いて、実行してください。

ファイル名は「predict」、ファイルの場所は、ml.pklとnumber.pngがあるフォルダに保存してくださいね。

まずは、数字を判別させる前に、必要なライブラリをダウンロードします。

以下のコードを実行してください。

!pip install opencv-python==4.4.0.46

このようになりました！

OKです！

それでは、数字を判別するプログラムを構築しましょう！

以下のコードを書いてみてください。

import cv2
import pickle

def predict(filename):
    #学習済みのモデルを読み込む
    with open("ml.pkl", "rb") as fp:
        classifier = pickle.load(fp)
    # 用意した手書きの数字の画像を読み込む
    number = cv2.imread(filename)
    # 手書きの数字の画像データを学習済みモデルに合わせる
    number = cv2.cvtColor(number, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    number = cv2.resize(number, (8, 8))
    number = 15 - number // 16
    number = number.reshape((-1, 64))
    # データを予測
    res = classifier.predict(number)
    return res[0]

# 画像ファイルを指定して予測
x = predict("number.png")
print(str(x))