วัตถุประสงค์ของบทความนี้คือ บันทึกการศึกษา เกี่ยวกับการเรียนรู้เรื่อง Machine learning โดยใช้ Tensorflow ผ่าน Keras เพื่อคัดแยกวัตถุผ่านการเรียนรู้จากภาพถ่าย เมื่อได้โมเดลการคัดแยกจะนำไปใช้ประกอบกับ hardware เช่น บอร์ด Arduino หรือคอมพิวเตอร์อย่าง Raspberry Pi
ดังนั้นการเริ่มต้นเชิงเทคนิค ต้องมีข้อมูลภาพให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ ว่าภาพของวัตถุชนิดต่างๆ เป็นอย่างไร ข้อมูลภาพของวัตถุชนิดนั้นๆ จึงสำคัญ
สำหรับการดาวโหลดไฟล์ภาพ Google image search ใช้โปรแกรม Extreme Picture Finder จากนั้นเปลี่ยนชื่อไฟล์ให้รันตามลำดับ เช่น 1.jpg 2.jpg 3.jpg ..... เป็นต้น ด้วย
import os
import cv2
import numpy as np
OrginalFiledirectory = 'Libraries\Pictures' #เช่นเราดาวโหลดเก็บไว้ที่ Libraries\Pictures
count = 1
for img in os.listdir(OrginalFiledirectory):
f1=cv2.imread('Libraries\Pictures/' + img)
cv2.imwrite('Libraries\Pictures\newfloder1/' + '%d.jpg' %count, f1) #เปลี่ยนชื่อแล้วเก็บไว้ในโฟลเดอร์ใหม่ ที่ชื่อ newfolder1
count +=1
