簡単機械学習① CNNによる映像内画像分類

　監視カメラの映像を見ていて「これディープラーニング※で分類できたら 面白いだろうな」って、ふと思いました。仕事の合間に chatGPT も使いながら、ちょこちょこちょこちょこ２週間。出来ました。すぐ忘れちゃうのでメモします。
　Python君の設定には、無茶苦茶時間がかかったけど、それ以外は、サクサクッとできました。　軽めの気持ちで取り組んだけど、割と精度もよく、少し改造して、もう稼働しています。これで給料もあがればいいけど、そんなことはないのよね・・・
　※畳み込みニューラルネットワーク(CNN)

１．目標

（１）動画で流れている対象物の状態を感知して、２秒ごとに分類する。
（２）対象物を、分類ごとに処理
　　ざっと言うと、バイトさんがライン作業で悪い製品のを弾くようなやつ。

２．必要なもの
（１）Windowsパソコン（10でも11でもOKだし、性能はそこそこでOK）
（２）ネットワークカメラ（RTSPプロトコルが使えるもの）

３．必要ないもの
（１）知識
（２）グラボ

４．ざっくりした流れ
（１）パソコンに各種インストールする。
（２）分類用フォルダ（データセット用）を作り、名前（ラベル）を付ける。
　　　※日本語使ったら駄目ね
（３）分類用の写真を撮影しフォルダに置く。各画像数は少なくとも100以上。
（４）必要なら画像整形
（５）学習用スクリプトを作って、学習済みデータを作成
（６）実用のスクリプトを作成して完成！
（７）必要ならEXE化

　実際は、このあと分類毎に物理的に処理するため、機械を稼働させるプログラムにデータを引き渡しています。