Pythonを用いて、道路状況が写っている画像を読み込み、そこから危険を予測するシステム

1. 画像の読み込み: 道路状況が写っている画像を複数枚読み込む。

   import cv2
   import glob
   
   images = [cv2.imread(file) for file in glob.glob('path_to_images/*.jpg')]

2. 画像の前処理: 機械学習モデルに適した形式に変換する。

   processed_images = [cv2.resize(image, (224, 224)) for image in images]
   processed_images = [image / 255.0 for image in processed_images]

3. モデルの構築: 危険を予測するための機械学習モデルを構築する。

   from tensorflow.keras.models import Sequential
   from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
   
   model = Sequential([
       Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
       MaxPooling2D((2, 2)),
       Flatten(),
       Dense(128, activation='relu'),
       Dense(1, activation='sigmoid')
   ])
   
   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. モデルの学習: 訓練データを用いてモデルを学習させる。

   model.fit(processed_images, labels, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

5. 危険部分の検出: 予測とともに危険部分をマークする。

   def mark_danger(image, danger_zone):
       marked_image = image.copy()
       cv2.rectangle(marked_image, danger_zone[0], danger_zone[1], (0, 0, 255), 2)
       return marked_image
   
   danger_zones = [(50, 50, 100, 100)]  # Example danger zone coordinates
   
   predictions = model.predict(processed_images)
   marked_images = [mark_danger(image, zone) for image, zone in zip(images, danger_zones) if predictions[idx] > 0.5]
   
   for idx, marked_image in enumerate(marked_images):
       cv2.imwrite(f'output/marked_image_{idx}.jpg', marked_image)