Chainer+Tkinterで、自分で手書きした数字を認識してみる
こんな人向けです
- Chainerのexampleを実行できた!けどちゃんと学習できたのか、いまいちよくわからない
- 自分で書いた数字を認識してみたい
作ったもの
参考
- GUIのアイデア : ofxMSATensorFlow
- Tkinterでお絵描き : モンキーPython
VisualizeChainer
コードを置いたので実行してみてください。
https://github.com/nabehide/VisualizeChainer
動作確認した環境
- Mac OSX El Capitan
- Python 2.7.10
- chainer 1.13.0
- h5py 2.6.0
- numpy 1.11.1
- pillow 3.3.0
入っていない場合はpipなどでインストールしてください。
実行方法
コマンドの実行に必要なものです。
- Git : https://git-scm.com/
- wget :
- Macであれば
brew install wget
でインストールできます
- Macであれば
下記コマンドでGUIが起動します。
$ git clone https://github.com/nabehide/VisualizeChainer
$ cd VisualizeChainer/MNIST
$ wget https://github.com/nabehide/VisualizeChainer/releases/download/v1.0.0/20160818_MNIST.model.zip
$ unzip 20160818_MNIST.model.zip
$ python main.py
左側のcanvasに数字を書いて、左下のjudgeボタンを押すと、右側のresultに認識結果が表示されます
コードの説明
canvasの見た目はTkinterですが、裏でPILのキャンバス(?)にも同時に描画しています。
「judge」ボタンを押すと、裏キャンバスのデータをpngに変換 → 28×28にリサイズ → データをNNに入力 → 認識結果を得る
という流れです。
かなり回りくどいんじゃないかと思うので、今後シンプルにしたいです。
Author And Source
この問題について(Chainer+Tkinterで、自分で手書きした数字を認識してみる), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/nabehide/items/4cadee599129a832ad4d著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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