キャリブレーションAI Note

キャリブレーションAI

train.py

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from keras import layers, models

# モデルの定義
def distortion_correction_model(input_shape):
    model = models.Sequential([
        layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(64, activation='relu'),
        layers.Dense(2)  # 出力は歪み補正パラメータ
    ])
    return model

# モデルのコンパイル
model = distortion_correction_model(input_shape=(height, width, channels))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# モデルのトレーニング
model.fit(train_distorted_images, train_undistorted_images, epochs=10, validation_data=(val_distorted_images, val_undistorted_images))

# モデルの評価
test_loss = model.evaluate(test_distorted_images, test_undistorted_images)

# モデルの保存
model.save("distortion_correction_model.h5")

execute.py

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from keras import layers, models

# モデルの定義
def distortion_correction_model(input_shape):
    model = models.Sequential([
        layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(64, activation='relu'),
        layers.Dense(2)  # 出力は歪み補正パラメータ
    ])
    return model

# 歪み補正モデルのコンパイル
model = distortion_correction_model(input_shape=(height, width, channels))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# モデルのトレーニング
model.fit(train_distorted_images, train_undistorted_images, epochs=10, validation_data=(val_distorted_images, val_undistorted_images))

# 歪み補正関数の定義
def correct_distortion(image, model):
    # 画像をモデルに入力し、歪み補正パラメータを取得
    distortion_params = model.predict(np.array([image]))
    
    # 歪み補正パラメータを使用して画像を補正
    corrected_image = cv2.undistort(image, np.array([distortion_params]), None)
    
    return corrected_image

# キャリブレーション画像の読み込み
calibration_image = cv2.imread("calibration_image.jpg")

# 歪み補正
corrected_calibration_image = correct_distortion(calibration_image, model)

# 歪み補正された画像の表示
cv2.imshow("Corrected Calibration Image", corrected_calibration_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

変更予定　あくまでnote

python 画像よりレンズ歪み計測　AI
User
教師あり学習を使用した歪み補正モデルのトレーニング　実装方法

これを用いて画像キャリブレーション　実装　ソース

教師あり学習を使用した歪み補正モデルのトレーニング　実装方法　詳細にソースを表示

User
ソース内の歪みのある画像とそれに対応する歪みのない理想的な画像のペア　どれですか？

User
歪みのある画像とそれに対応する歪みのない理想的な画像のペア　ファイル名を同じにする必要があるのか？