Q&A
実際の画像がないと、従来の画像処理で可能かどうか判断できません
僕はpythonを使って模様（シマシマ）があるかを判断しようと思っているのですが、これはAIを使って判断するしかないですか？それともopenCVなどのコンピュータビジョン向けライブラリを使ってどうにかできますか？
機械学習はめんどくさそうなので、コンピュータビジョン向けライブラリで済ましたいです。
どっち（AI か コンピュータビジョン向けライブラリ）を使えばいいか教えて下さい。お願いします。
入力がこうなると、
理想の出力は
| A | B |
|---|---|
| しまがある確率：0.12 | しまがある確率：0.91 |
こうなるようにしたいです。
すみません今から編集します
画像を拝見しましたが、「しまがある確率」の定義がよくわからないです。
画像処理で区別できるかどうかは、すべての画像がほぼ A と B の見た目なら「直線検出」など使ってできそうです。
貼っていただいた画像以外にもバリエーションがあるのであれば、従来の画像処理では難しく、機械学習 (CNN) がよいと思います。
確率の定義は。。。
機械学習を使う場合：しましまの認識精度
コンピュータビジョン向けライブラリを使う場合：（どのようなアルゴリズムがいいのかわからないので、質
問しているのですが）線を検出して模様があるか判断する
場合、
見つけた線の数 / その画像にありそうな線の最大の数
ちなみに、模様があるか判断したいので無理に確率を使わなくてもいいです
ちなみにシマシマの検出の画像は質問の音符の写真の種類だけです。
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ベストアンサー
画像処理で行う場合は OpenCV に付属しているハフ変換を利用した直線検出が使えそうです。
ハフ変換による直線検出 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
それでうまくいかない場合は、「しまのある画像」「しまのない画像」をたくさん用意して、2クラス分類問題を機械学習で解くことを検討してみてください。
入力が画像なので CNN を使うといいと思います。
投稿2020/03/31 07:36
編集2020/03/31 07:40総合スコア21956
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