初心者向け!Pythonで画像認識をする4手順!簡単に画像認識を実行してみよう

プログラミング言語のPythonでは、人工知能に関する様々なプログラムを作ることができます。
そして、人工知能プログラムが持つ機能のひとつに、画像認識というものがあります。文字やイラストが描かれている画像を、データとして認識する機能です。
その、Pythonを使用して画像認識をする具体的な方法を、初心者でもわかりやすいように解説していきます。

初心者向け!Pythonで画像認識を行う4手順

それでは早速Pythonで画像認識を行う手順を解説していきます。

①画像認識用のライブラリをインストールする

Pythonは、数あるプログラミング言語の中でも、ライブラリが充実しているのが特徴です。ライブラリは、過去にエンジニアが完成させた、プログラミング用パーツの集まりです。そして、ライブラリの中には、画像認識用のものが豊富にあります。画像認識を行う場合は、そのライブラリを選択して、活用するのが基本です。ライブラリを使用すると、シンプルなプログラミングだけで、高度な画像認識ができるようになります。そのライブラリを使用するためにはまず、Pythonに専用のコマンドを入力して、インストールを行います。

②機械学習が必要

画像認識には、画像のメインとなるものをピックアップする物体検出や、複数の画像を区分けするセグメンテーションなど、色々な種類がありますが、いずれもプログラムに認識機能が備わっていなければなりません。そのため、認識機能を持たせるために、機械学習を行います。機械学習の種類も数多くありますが、画像認識の場合は、プログラムに数多くの画像データを読み込ませることになります。そして、一定の法則を覚えさせると、画像認識ができるようになります。機械学習を行う場合は、画像認識とは異なる専用のライブラリを使用します。ライブラリがあれば、効率的に作業が進められます。初心者であっても、高度な機械学習を実現することができます。

③画像データを用意

機械学習のためには、サンプルとなる大量の画像データが必要となります。それを参考にして、プログラムが画像認識機能を身に付けて行きます。その画像を一から集めるという手もありますが、場合によっては千枚単位で必要になることもあるため、すでに用意されているものを使用した方が無難でしょう。機械学習ライブラリの中には、画像のデータセットをダウンロードできるものがあります。使用できる状況は限られますが、ライブラリの画像データセットでも賄える場合は多いです。また、インターネットを通じて、必要な画像データを収集してくれるライブラリもあります。

そして、データセットに含まれている全ての画像を機械学習に使用するのではなく、一部を検出、テスト用として使用するために分けておきます。その区分けが完了したら、機械学習用のコマンドを使用して、データセットを元にした画像認識機能を組み込みます。

④実際に画像認識を行う

プログラムの機械学習が完了したら、画像認識を行うことができます。手元にある画像が、元となった画像データセットのどのグループに所属するのか、データセットと同じ要素が含まれているのかといったことがわかります。どのような形の画像認識を行うのかは、コマンドによって異なります。機械学習用として使用する画像データセットが目的に合っていて、なおかつ数が多ければ、画像認識の精度は高くなっていきます。

画像の処理が必要な場合もある

Pythonを使用した画像認識では、使用する画像の情報量が多ければ、精度が落ちることがあります。その場合は、何らかの処理をしなければなりません。画像認識ライブラリには、画像を処理する機能が備わったものがあります。その機能を使用して、画像認識に相応しい形に変化させます。

処理の種類は複数あり、ライブラリによって使用できるものが異なります。そして、処理それぞれにコマンドが用意されています。オーソドックスなものとしては、画像をモノクロ調にして色の情報を減らすグレースケールや、あえて画像を粗くするモザイクなどがあります。また、認識するために必要ない部分がある画像では、トリミング処理をして必要な部分だけを抜き出すことも可能です。どのような処理が必要なのかは、使用する画像によって異なります。

Python初心者が画像認識を勉強する方法

Pythonを使用した画像認識は、ライブラリを使用すれば、初心者でも比較的簡単に行えます。ただ、画像認識を行えるだけでは、そこまで実用的ではありません。趣味として画像認識をするだけであれば、それでも問題はないでしょう。しかし、エンジニアとして働く場合、求められるのは、より精度が高く効率的な画像認識のスキルです。したがって、画像認識を使いこなせなければなりません。そのためには、画像認識についてより高度な学習をする必要があります。その学習自体は、書籍を参考にしながら、実践を交えることで行えます。

画像認識で使用するライブラリは複数あり、それぞれ異なる特徴を持っています。文字に近いシンプルな画像を使用した認識に特化しているものや、写真など複雑なデータの処理が強みのものなど多種多様です。その中から適切なものを選んで使用することが大切です。また、機械学習で用いるライブラリにも複数の種類があります。どれを選択すれば良いのかは、経験によって決めるしかありません。その経験を積むためにも、学習と実践が必要です。ただ、全ての経験を一から身に付けるのは効率的ではないため、書籍を参考にした方が良いでしょう。

この書籍と実践を組み合わせた独学は、自ら学習することができる人に限られます。もし、独学が継続できない、ひとりでは問題に行き詰ってしまうというような人は、別の学習方法を選択した方が良いでしょう。

画像認識はセミナーを活用すると分かりやすい

Pythonを効率的に学習するためには、セミナーを活用するという手があります。誰かに教えてもらうことで、無理なくスキルと知識を身に付けることができます。そして、画像認識を学べるセミナーとして代表的なのは、AI研究所のAIエンジニア育成講座です。短い時間で、Pythonを実用的に使うためのスキルを身に付けられます。

AIエンジニア育成講座は初心者も対象に含まれていて、Pythonをインストールする段階のところから学習を始められます。そして、画像認識を行うためのプログラムが、メインのひとつになっています。最終的には高度な画像認識を行えるようになることを考えたカリキュラムなので、初心者が画像認識のスキルを身に付けるのに最適と言えるでしょう。

セミナーは会場に足を運んで受ける以外に、インターネットを通じてリアルタイムで受講できるライブウェビナーと、録画してある映像を見ながら学習するeラーニングが用意されています。そのため、会場まで行くことができないという人でも、問題なく受講できます。そして、eラーニングを選択した場合は、1年間視聴が可能です。視聴制限はないため、わからない部分があった場合は、視聴し直して学習するということが可能です。画像認識のスキルを定着させるために、何度も視聴して復習するのも良いでしょう。

Pythonを使った画像認識は初心者でも可能

Pythonを使ったAIプログラムでは、色々なことができますが、その中でも画像認識は基本と言えます。画像認識ができれば、AIはテキストだけでなく、画像のデータの収集も可能になります。画像データの収集はAIにとって非常に重要なので、Pythonを使用してAIプログラムを作ろうと考えている人は、セミナーを活用するなどして、画像認識の技術を身に付けておきましょう。

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