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2018/10/03 02:11

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n-kk
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  どうぞよろしくお願い致します。
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- お世話になっております。
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- 今回は、python3 + opencv + tensorflow にて以下のようなことをやりたいと考えているのですが
34
- どのようにすれば実現できるのか分からない為、ご質問させて下さい。
35
-
36
- **(やりたいこと)**
37
- 1.USBカメラで撮影した静止画の中にある色の付いたシールの個数を色別にカウントしたい。
38
- ⇒赤:4、青:3、黄:3、緑:3、白:3 など
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- ![イメージ説明](2c5691e8218f842872809b764effc829.jpeg)
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-
41
-
42
- 2.1.の静止画でシールを貼ってある対象の太さを知りたい(画像はシールを貼ってあるものと仮定する)
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- ![イメージ説明](9a472f2fd56c9d395295fcca2d16ebc1.jpeg)
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-
45
- イメージとしては
46
- 撮影⇒設備配管の径とその本数、太さ、シールの色が知りたいです。
47
- シールの色は配管の太さによって変えます
48
- 赤:100mm
49
- 青:80mm
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- などです。
51
-
52
- OpenCVとtensorflowを使えば出来そうだと思っておりますが
53
- OpenCVを殆ど使ったことがない為、どういった具合で処理をかけばいいのかさっぱり分かりません。
54
- こんな関数あるよとか、こんなライブラリ使えば直ぐできるよとか、こんな参考HPあるよといった
55
- ありましたら、ご教授頂ければと思います。
56
- また、tensorflowもこう言ったニューラルネットワーク構築すると精度上がるよなどアドバイス頂けますと
57
- 大変助かります。
58
-
59
- どうぞよろしくお願い致します。
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-
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  10/03(水)追記致しました。
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  用途イメージとしては、こちらの画像の赤の数をカウントしたいと考えております。

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文章の追記

2018/10/03 02:11

投稿

n-kk
n-kk

スコア12

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26
  また、tensorflowもこう言ったニューラルネットワーク構築すると精度上がるよなどアドバイス頂けますと
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27
  大変助かります。
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29
- どうぞよろしくお願い致します。
29
+ どうぞよろしくお願い致します。
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+
31
+ お世話になっております。
32
+
33
+ 今回は、python3 + opencv + tensorflow にて以下のようなことをやりたいと考えているのですが
34
+ どのようにすれば実現できるのか分からない為、ご質問させて下さい。
35
+
36
+ **(やりたいこと)**
37
+ 1.USBカメラで撮影した静止画の中にある色の付いたシールの個数を色別にカウントしたい。
38
+ ⇒赤:4、青:3、黄:3、緑:3、白:3 など
39
+ ![イメージ説明](2c5691e8218f842872809b764effc829.jpeg)
40
+
41
+
42
+ 2.1.の静止画でシールを貼ってある対象の太さを知りたい(画像はシールを貼ってあるものと仮定する)
43
+ ![イメージ説明](9a472f2fd56c9d395295fcca2d16ebc1.jpeg)
44
+
45
+ イメージとしては
46
+ 撮影⇒設備配管の径とその本数、太さ、シールの色が知りたいです。
47
+ シールの色は配管の太さによって変えます
48
+ 赤:100mm
49
+ 青:80mm
50
+ などです。
51
+
52
+ OpenCVとtensorflowを使えば出来そうだと思っておりますが
53
+ OpenCVを殆ど使ったことがない為、どういった具合で処理をかけばいいのかさっぱり分かりません。
54
+ こんな関数あるよとか、こんなライブラリ使えば直ぐできるよとか、こんな参考HPあるよといった
55
+ ありましたら、ご教授頂ければと思います。
56
+ また、tensorflowもこう言ったニューラルネットワーク構築すると精度上がるよなどアドバイス頂けますと
57
+ 大変助かります。
58
+
59
+ どうぞよろしくお願い致します。
60
+
61
+ 10/03(水)追記致しました。
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+ -------------------------------------------------------------------------------
63
+ 用途イメージとしては、こちらの画像の赤の数をカウントしたいと考えております。
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+ ↓これならば赤4つ、赤マーキングが付いているので太さは100㎜など
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+ ![イメージ説明](7531ccf9a706be56509eca8279b119cb.jpeg)