おはようございます
どうも、クライアントに逃げられ、とっても陰鬱umentuさんです。
今日は、技術的な話をちょっとだけしたいなと思います。
というのも、先日技術ブログの方に上げた記事のおかげでアクセス数が急激に増えたからです。
from umentu import stupid
なぜ今OpenCVやTensorflowやKerasなのか
私はかつて、OpenCVの記事をひたすら毎日あげていた時期がありました。とにかくアイデアを絞り、かつ数学的な解釈の部分をできるだけ出さないようにしつつ画像解析の説明をすることにハマっていたからです（まぁ、その頃休職していて暇だったこともあったのですが。。。）。そんなこともあり、日本語のOpenCV界隈では、それなりに一次ソースとして活用してもらえるような状態になっています。他にも優れた記事を書かれているブログはたくさんありますが、ね。
そんなこんなで今、なぜまたOpenCVに戻ってきたかと言うと、「OpenCVを使いたい」という案件に巡り合ったからです。それも、かつて記事を書いていたおかげでした。Facebookにとある方からメッセージが有り、その方の案件を引き受けさせていただくに至りました。あまり多くを語るといけないので、案件に関してはこれくらいで。
というわけで、再度OpenCVの海に繰り出してみたところ、初っ端からちょっと楽しくなるくらいアクセス数が伸び、「これはいける」と思って、それならいっそTensorflowだのKerasだのをひっくるめてやってしまおうというふうに至ったわけです。
意外と簡単
Tensorflowは実のところ、あまり表立ってはいないのですが結構使っていました。ただ他の方の記事があまりにも優れていることと、なによりGoogle様のアウトプットが素晴らしすぎるため、あまり公開するのも意味ないなぁと思って出さなかったのです。Kerasはまだ初心者です。
OpenCVとTensorflowって、まぁそりゃそうなのですが親和性高いんですよね。画像関連の取得にOpenCVを使い、それをTensorflowで学習する。OpenCVだけでも、人の検知などはそれなりに結果が出るのですが、やはりそれなり止まりなのが正直なところです。遠くにいる人などを検知するには、やはりディープラーニングの力には到底及ばないわけです。Caffe?あぁそんなのもいたなー（遠い目）
かなり情報は出尽くされていて、OpenCVとTensorflowを組み合わせるというのはかなり簡単です。そこにKerasが入ることで、より簡単にTensorflowが扱いやすくなる、というよりTensorFlow、CNTK、Theano といったディープラーニングの他の手法も取り入れやすくなるわけです。こういった画像解析にご興味のある方、コメントにてご連絡お待ちしております。一緒にお仕事しましょう。
ここに来てつらいのがRaspberryPi
で、タイトルにもあるようにRaspberryPiも使っているのですが、RaspberryPiはかなり辛いんですよね。何が辛いかと言うと、環境構築です。Tensorflowを使おうとしてもTensorflowは公式的にはUbuntu用にしかないし。そもそもPython絡みでも結構縛りがあるし。あとスペック的にも何をインストールするにも時間がかかるし。SDカードは吹っ飛ぶし。
でも、クラウドソーシングのサイトを見ていても、それほど多くはないですが、プロトタイプとしての開発にはやっぱりRaspberry Piなんですよね。もう少しでいいからスペック的に良いものがでてくれると嬉しいです。SSD搭載とか。こうなるとちょっと違うとはおものですが、ね。
経験はないですが、お仕事したいです
本音が章タイトルに出てしまいましたが、画像解析とか機械学習系のお仕事を是非したいです。日々勉強して技術ブログの方に上げていきますので、何かリンクする所があればぜひご連絡ください！
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