カラスが嫌いな友達のために画像判定AIを使って、Slackに通知

はじめに

カラスが嫌いな友達のために、画像判定AIを使って、カラスを発見したらslackに「カラス来たぞ~!!!」と通知してくれる、特に役立たなそうなものを作りました。

ゴミ捨て場などにカラスがたまっていたら「カラスがいる!」ということをslackで教えてくれ、ごみ捨てに行く心の準備ができるもの。くらいに考えています(笑)

本当は、実際にストリーミングをとっているカメラが、カラスを発見したらslackに通知するという流れでやりたかったですが、カメラの部分はまたの機会にということで・・・。余裕があればやります。カメラの方も。

Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考に分類器を作り、評価の値にカラスを検出したらslack通知をするという構造にしています。

CNNに関する内容は、Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考にしていただくか、
「エアコン消したっけ?」をAIでなくそう!をご参考ください。

この記事では、評価結果からslackに流す部分をメインに記述しております。

ちなみに

Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門をお作りいただいた井上 博樹さんに感謝です。お勧めです。

 

内容

画像を事前に学習させたのちに、分類器にかけ、その画像がカラスかどうかを判定するという内容です。

内部

■モデルの形成とロード

model_train()で、モデルを形成して「cnn.h5」という名前でモデルを保存します。

以下のload_model()で、保存したモデルをロードします。

■分類器の結果をslackに通知

slackへの通知方法はググれば出てくるので、ここでは省略します。

実験

では早速、カラスを分類器に入れてみて、カラスかどうか教えてもらいます。

として、カラスの画像を引数にして、分類器に投げます。

 

お。うまくできてますね。
カラスらしいです。
ちなみに判定に使った画像はこんな感じです。

では、まったく違うサルの画像では?

 

として、サルの画像を引数にして、分類器に投げます。

お。うまくできてますね。
まあゴミ捨て場にサルいた方が安心できませんがね。
ちなみに判定に使った画像はこんな感じです。

じゃあカラスに似ているやつは?

 

として、鷹?鷲?の画像を引数にして、分類器に投げます。

ん?カラスではないのだが・・・。
ちなみに画像は・・・なんだろう、鷹かな?鷲?
ちなみに判定に使った画像はこんな感じです。
下の画像はおじさんがいますが、おじさんがいない下のような鷹を使いました。

しかも、ファイル名にbird3って・・・
鳥大好きな人に怒られそうなファイル名の付け方でした。
すみません。

結論

ということで、モデルを定義する前処理と画像の枚数やその質によって、値がだいぶ変わるみたいです。
まだまだ自分も勉強中ですので、精度を高くして頑張ります。
さらに、実際のカメラから即時に判定してSlack通知とかやれたらやります。

参考

【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門
「エアコン消したっけ?」をAIでなくそう!

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