サルでもわかる機械学習

Chainerで自前の画像データで機械学習を行う場合、

（１）画像を収集して分類して保存（なるべくjpgファイルで収集）
（２）画像をグレースケール化（カラーのままのこともある）
（３）画像をリサイズ
（４）chainerの、tuple_datasetで使用できる形に変換

などの操作が必要であり、その過程が私のような初心者には難しい。

画像のリサイズなどは、OpenCV3というモジュールで行うと、比較的簡単にできるらしいので、OpenCV3(with Python)について学んでいきたいと思います。

Windows8.1

Python 3.5

Anaconda 4.4.0 (64-bit)

Chainer 2.0

2017/8月時点で、Python3.5であれば、Anaconda Promptで、

conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

で、OpenCV3をインストール可能です。

python3.6の場合については、WindowsにOpenCV3をインストールをご覧ください。

（作成中）

初めてのOpenCV_with_Python

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20039

をご覧ください。

Pyconjp 2014 OpenCVのpythonインターフェース入門

Masaki Hayashi,Published on Sep 28, 2014

https://www.slideshare.net/payashim/pyconjp-2014-opencv

→わかりやすいです。コードがPython2, OpenCV2なので、一部動かないことがありそうなので、Python3, OpenCV3のコードに少しだけ変換したものを、上記リンクに記載しました。