発端

大学の卒業論文というところが発端になります。
私の所属している学部は制作系の学部であることもあり、卒業制作と論文の二点の提出が必須ということで制作に取り掛かりました。使用したデータセット等の研究内容については、極秘なので言えませんがご了承ください。
一応簡単に説明しておきます。
CNNモデルを制作しました！では面白味がなくなってきました。
そして、CNNモデルを実際に使用できます！これでも新規制としては不十分みたいです。
なので、写真撮影で簡単にCNNモデルを使って評価できるよ！にしてみました。
こういったシステムが存在することは間違いないです。ですが、その仕組みを明らかにし、写真撮影に適したデータセットによる重要性の高い問題を解決するためのシステムの構築が、大学と私に有意義だということで制作を行なっています。

プログラミングには趣味・講義で多く触れてきましたが、なかなか同じようなシステムについての資料がなく大変でした。どうにかQiitaのお陰で制作を終えることができましたので、コードと手順等を残しておこうと思い立ちました。

記事の更新日時

とりあえず、週に一回ずつ記事を更新していきたいと思います。
少し忙しいのですが、2025年の2月とか3月までに書き終えればいいなと、
週に一回は更新します。
①から⑧くらいで終わると思います。
適宜この①の記事に情報を追記します。

制作物

簡単に言うと、写真撮影した画像でCNNモデルによる評価を実施できるwebアプリケーションです。
（写真撮影-CNNモデルによる評価-写真とスコアの表示）

大まかな設計図(とりあえず)

01　Flask

とりあえずフレームワークには、Flaskを使用しました。
ネットの文献で写真撮影+写真保存をするシステムを探したところ、HTMLとJavaScriptを使用していましたのでFlaskを選択しました。
いやもっとあるじゃんってなると思います。
というのも、研究と同時に制作なので、時間かけたくない不純な思いです。

02　UI

UI部分は、HTMLとCSSを用いています。
デザインしやすいですし、みんな通る道なので何かと時短で制作できます。

03　写真撮影

HTNL、JavaScriptを用いています。
厳密に言うと、エンコードしたデータをpythonでデコードしたり処理があるですが、写真撮影機能のみだと必要ないです。

04　CNNモデル

と言うことで、CNNモデルの制作です。
研究内容は極秘なので、今回はMnistデータセットで代用します。

05　画像処理

Mnistデータセットを用いた写真撮影によるシステムを制作しても、モノクロームの画像にしなければ、画像規格を合わせないと、といった感じでやることがあるのでその辺りも説明します。

今後の予定

②では写真撮影を用いた写真の撮影と表示についての記事を投稿しようと思います。
記事の説明について錯誤することもあるかと思いますが、ご了承ください。