YoloV2独自学習データ+Movidius Neural Compute Stick+Raspberry Pi による複数動体検知環境の構築 - Qiita

◆【学習用PC】 指定フォルダ内の複数静止画ファイル、複数物体周囲をまとめて機械的に透過加工 背景が白色に近い色・物体が白色／灰色以外の配色で構成されている場合のみ動作 １画像内に複数物体が写っている場合は物体数分の画像ファイルへ分割して加工 入力画像が長方形であっても最終生成画像は物体を含む96×96の正方形 エッジ抽出の都合上、重なり合っている物体は１つと認識される 検出された物体の面積が1000pxに満たない場合は当該物体を抽出対象から除外 最終生成された画像内に物体が存在しないと判断される場合はファイルを生成しない メイン部は、ほぼオリジナルロジック （１） 編集元画像 1920x1080 （２） 元画像の背景白色化 （３） 物体検出 （４） 背景透過処理後PNGファイル２枚 96x96 ※上段のイメージ上下左右両端には黒い枠が見えるが下段のように実際の生成画像は白黒の部分が透過し