CustomVisionサンプルテスト

目的

受信した注文書の自動仕分け

今回は・・

これです。

参考：CustomVisionのトレーニングが失敗したら・・

参考サイト：

前処理：画像の変換

フォルダ内のbmpファイルを全てpngファイルに変換後、出力
＊chatGPTでプロンプト→OK

bmptopng.py

import os
import sys
from PIL import Image

def bmp_to_png(folder_path,output_dir):
    try:
        # フォルダが存在するか確認
        if not os.path.exists(folder_path):
            raise FileNotFoundError(f"The folder {folder_path} does not exist.")

        # 出力ディレクトリが存在しない場合、作成する
            if not os.path.exists(output_dir):
                os.makedirs(output_dir)

        # フォルダ内のファイル一覧を取得
        file_list = os.listdir(folder_path)

        # BMPファイルをPNGに変換
        for filename in file_list:
            if filename.lower().endswith(".bmp"):
                bmp_path = os.path.join(folder_path, filename)
                png_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(filename)[0] + ".png")

                # BMPファイルをPNGに変換
                with Image.open(bmp_path) as img:
                    img.save(png_path)

                print(f"Converted {bmp_path} to {png_path}")

        print("Conversion completed.")
    
    except FileNotFoundError as e:
        print(e)
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

if __name__ == "__main__":
    folder_path = r''
    output_directory = ''
    output_dir = os.path.join(os.getcwd(), output_directory)

    bmp_to_png(folder_path,output_dir)

画像の水増し

以下サイトより、コード活用させていただきました。ありがとうございます。

Azure Portalからの・・・

Settingはスキップさせていただきます。

参考：

Classification, Multiclass

General[A2]でやってみる

とりあえずAdd Images & Set Tag

Train

Quickでチャレンジ。
実際はより詳細にチューニング必要です。

完成します。

サンプルが少ないと精度は低下しますね。

精度の確認

大まかなフォームはまず合致する。
フォームが同様で、注文先が異なる場合は別途考慮する必要あり。
でもかなり面白いし簡単である。

後はコストとの兼ね合い。。