回答編集履歴
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少し追記
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@@ -24,8 +24,11 @@
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4. 推論結果を画像として表示する
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5. 何かしらのフレームワークを使ってアプリにする
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**アプリケーションについて**
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**アプリケーションについて：**
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ここまでのボリューム
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ここまでの技術的なボリュームが割と大きいですので、アプリケーションの話は別に考えた方が良いと思います。
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分野的には、カメラの扱いは画像処理系エンジニアの得意なところですし、認識関係は機械学習エンジニア、アプリ化はWEB系エンジニアらが得意なところと思います。いろんな範囲を横断していますので、一気にやろうとすると少ししんどいように思います。
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[一連の処理をdjangoでやっている例](https://trafalbad.hatenadiary.jp/entry/2018/09/11/105500)も探せば見つかりましたが、具体的に細かいことまで調べようとすると、1のカメラの扱い、2-4の推論関係、5のアプリ化は分けて調べた方がよさそうです。アプリがスタンドアロン環境であれば、OpenCVのマウスコントロールやキーボード入力の検出（cv2.imshowで表示中の画像に対しての入力を拾う）でもアプリは作れそうですし、このほかにもいわゆるプログラムのようなGUI(tkinterやPyQT、wxpythonなど)の検討もありそうです。
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Goodluck :)
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アプリ化について追記
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@@ -22,5 +22,10 @@
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2. 画像をニューラルネットワークで使える形で突っ込む。
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3. 推論結果を受け取る
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4. 推論結果を画像として表示する
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5. 何かしらのフレームワークを使ってアプリにする
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**アプリケーションについて**
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ここまでのボリュームで割と大きいですので、アプリケーションの話は別に考えた方が良いと思います。
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[一連の処理をdjangoでやっている例](https://trafalbad.hatenadiary.jp/entry/2018/09/11/105500)も探せば見つかりましたが、具体的に細かいことまで調べようとすると、1のカメラの扱い、2-4の推論関係、5のアプリ化は分けて調べた方がよさそうです。アプリがスタンドアロン環境であれば、OpenCVのマウスコントロールやキーボード入力の検出（cv2.imshowで表示中の画像に対しての入力を拾う）でもアプリは作れそうですし、このほかにもいわゆるプログラムのようなGUI(tkinterやPyQT、wxpythonなど)の検討もありそうです。
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Goodluck :)
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