

SPRESENSEで画像認識の機能を実装しており、Arduino IDEのサンプルスケッチnumber_recognition.inoにはNetPBM.h
のモノクロ PBMファイルの画像ライブラリ使っています。

もしNeural Network
Consoleで学習された3(RBG)x100x100ピクセル入力のクラス分類ネットワークをSPRESENSEに実装したいなら、dnnrt.inputVariable
の inputはどうしたらいいですか。

どう考えても、カラー(JPG)画像のライブラリがないとできないようです。

[![画像の説明をここに入力](https://i.stack.imgur.com/hw2o6.jpg)](https://i.stack.imgur.com/hw2o6.jpg)


CC BY-SA 4.0
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question
spresense
カラー画像認識の画像管理ライブラリはありますか


DNN
の画像認識に使う画像データは、JPGではなくRGBのRAWデータを使う必要があります。JPGは圧縮率や画像のささいな違いによって全く異なるデータ列になりますので認識用にも学習用にも使えません。

**1) SPRESENSEのカメラで取得したデータを認識用データとして使いたい場合**  
この場合、カメラ画像をRGBへ変換する必要がありますが、その処理は次のスライドの13～15ページが参考になると思います。

<https://www.slideshare.net/YoshinoriOota/spresense-study-meeting1-how-to-use-
the-camera-board>

この例ではYUVからYのデータだけを抜いていますが、このルーチンでYUV->RGB変換をすればカラー画像の入力データとして使えます。

**2) SPRESENSEのカメラで取得したデータを学習用データとして使いたい場合**  
PNM(NetPBM)フォーマットは非常に簡単なので自作することが簡単にできます。

<https://ja.wikipedia.org/wiki/PNM_(%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%88)>

カメラで取得したデータをSDカードにPNMフォーマットで記録し、PC上でImageMagikなどを使ってPNGに変換すればNNCの学習用データとして活用できます。

以上、ご参考になれば。


CC BY-SA 4.0
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answer