#author("2023-05-29T11:09:07+09:00","default:kyo-in","kyo-in") **機械学習による図形推定 [#e2875e85] 機械学習ライブラリ[[ML.net:https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/machine-learning/]]を使用し,描かれたストロークの図形を推定して,整形された図形に置き換える機能を実装する. 今回は,楕円と四角どちらかを推定する,二項分類を行う. #ref(./shapepredict.gif,50%); **ML.netのインストール [#sf3d923f] ML.netは.NET standard 2.0に依存している.UWPで.NET standard 2.0を使用可能な状態にするには最小ターゲットバージョンを1809にする必要がある. ソリューションエクスプローラーから,Kisozemiプロジェクトのプロパティを開き,[アプリケーション]-[ターゲットバージョン]と[最小バージョン]を共に,1809に変更し,保存,いったんVisual Studioを再起動する. #ref(./target.png,50%); 再起動後,[プロジェクト]-[NuGetパッケージの管理]を開き,[参照]からML.netを検索し,プロジェクトにインストールする. #ref(./nuget.png,50%); **学習モデルの読み込み [#r5ec9fc9] 本来,今回のような分類の機械学習を行う場合,学習データの準備と学習モデルの作成が必要となる. しかし,時間も限られているため,今回はすでに作成されている学習モデルを読み込み,図形の分類推定に使用することとする. 以下のmodel.zipは,楕円と四角の1ストロークで描いた図形を約60個学習させたモデルとなる. #ref(./model.zip); model.zipは,プロジェクトのAssetsフォルダにドラッグ&ドロップなどで追加し,「プロパティ」から「ビルドアクション」を「コンテンツ」にしておく. #ref(./modelzip.png); 適当なButtonを用意し,Clickイベントでmodel.zipを読み込む. ML.netを使用するため,usingに以下を追加: using Microsoft.ML; using Microsoft.ML.Data; クラスのメンバに以下を追加: MLContext mlContext = null; ITransformer strokePredictModel = null; クリックイベント内で実際にmodel.zipを読み込む,''非同期処理(await, async)を使用しているため,イベントメソッドの先頭にasyncを追加すること,System.IOのクラスを使用しているのでusing System.IOを追加する必要があるが,System.IO.PathとWindows.UI.Xaml.Shapes.Pathがあいまいになるので,Windows.UI.Xaml.Shapes.Pathクラスを使用する場合,明示的にすべて書く必要がある'': Windows.Storage.StorageFolder installedFolder = Windows.ApplicationModel.Package.Current.InstalledLocation; Windows.Storage.StorageFolder assetsFolder = await installedFolder.GetFolderAsync("Assets"); Windows.Storage.StorageFile modelFile = await assetsFolder.GetFileAsync("model.zip"); mlContext = new MLContext(); //Define DataViewSchema for data preparation pipeline and trained model DataViewSchema modelSchema; // Load trained model using (System.IO.Stream stream = await modelFile.OpenStreamForReadAsync()) //using System.IO;が必要 { strokePredictModel = mlContext.Model.Load(stream, out modelSchema); stream.Flush(); } ''注意'' UWPで作成されるアプリはiOSやAndroidのアプリ同様に,端末内のストレージに自由にアクセスすることはできない. そのため, Windows.Storage.StorageFolder installedFolder = Windows.ApplicationModel.Package.Current.InstalledLocation; Windows.Storage.StorageFolder assetsFolder = await installedFolder.GetFolderAsync("Assets"); によって,プロジェクトのAssetsフォルダの場所を取得し,そこからmodel.zipを読み込んでいる. Windows.Storage.StorageFolder storageFolder = Windows.Storage.ApplicationData.Current.LocalFolder; また上記では,アプリが自由に使えるフォルダを取得できる. **図形の推定 [#ab8dd1e6] 以下の.csファイルをプロジェクトに追加する.中には機械学習用の入力データ(StrokeData),出力データ(StrokePredict)クラスが定義されている. #ref(./StrokeData.cs); 学習モデルを読み込んだ状態であれば,ストロークを描き終えた後,そのストロークを特徴ベクトルに変換し,それを学習モデルに入力,図形の推定を行い,推定結果を基に該当する図形をストロークの大きさ,位置に生成する. 以下のdrawingStrokeは描画中のWindows.UI.Xaml.Shapes.Pathである. StrokeData input; //input に ストロークを特徴ベクトル化したデータを生成(後述) StrokeData[] inputdata = new[] { input }; IDataView batchinput = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(inputdata); IDataView predictions = strokePredictModel.Transform(batchinput); IEnumerable<StrokePredict> strokePredict = mlContext.Data.CreateEnumerable<StrokePredict>(predictions, reuseRowObject: false); foreach(StrokePredict sp in strokePredict) { AddMessage($"Prediction: {(Convert.ToBoolean(sp.Prediction) ? "Ellipse" : "Rect")} | Probability: {sp.Probability} "); var pathgeom = (PathGeometry)drawingStroke.Data; var rect = pathgeom.Bounds; if (sp.Prediction == true) //trueであれば楕円として推定されたのでEllipseをrectのサイズ,位置で生成する falseであればRectangleを同様に生成 { Shapeクラスの位置指定はCanvas.Set〜メソッドで行う. Canvas.SetLeft(ellipse, rect.X); Canvas.SetTop(ellipse, rect.Y); **ストロークから特徴ベクトルの生成 [#ea8301d7] ストロークの点群そのままでは,機械学習に使用できないため,特徴ベクトルへ変換する. 今回は,ストロークを構成する点群の差分ベクトル(Pi+1 - Pi)を算出し,その角度を整数値0〜359とし,各角度の出現回数をカウントすることで,360次元のベクトルを特徴ベクトルとする(少なくとも楕円と四角ではその分布は大きく異なるはず,という仮定) #ref(./vector.png); ヒント: StrokeData input; input = new StrokeData(); input.DirCount = new float[360]; //点群全体に以下の処理 //差分ベクトルの角度をMath.Atan2で算出し0〜359整数値に変換->deg input.DirCount[deg] += 1.0f; //一通り終わったら全体から最大値を求める->max //すべてをmaxで割り正規化 input.DirCount[i] /= max; **その他ヒント [#b071af12] Windows.UI.Xaml.Shapes.Pathから点群,PolyLineSegmentを取り出すメソッド(エラー処理なし) private PolyLineSegment GetPolyLineSegment(Windows.UI.Xaml.Shapes.Path src) { var pathgeom = (PathGeometry)src.Data; var pathfig = pathgeom.Figures[0]; return (PolyLineSegment)pathfig.Segments[0]; } **課題提出方法 [#r54a0cd6] 招待されているBoxアップロードフォルダ「情報メディア基礎ゼミ(森谷)」の「第5回」へ,完成させた課題のソリューションフォルダをZIP圧縮し,ファイルを以下の名前でアップロードしてください. ファイル名:XXFIXXX_5th.zip(例:18FI999_5th.zip) ''提出締め切り:6月2日(金) 23:59'' BOXアップロードフォルダの招待メールが来ていない方は森谷までメール連絡ください. //**課題提出方法 [#r54a0cd6] //招待されているBoxアップロードフォルダ「情報メディア基礎ゼミ(森谷)」へ,完成させた課題のソリューションフォルダをZIP圧縮し,ファイルを以下の名前でアップロードしてください. // //ファイル名:XXFIXXX_6th.zip(例:18FI999_6th.zip) // //''提出締め切り:7月15日(木) 23:59'' // //BOXアップロードフォルダの招待メールが来ていない方は森谷までメール連絡ください. *任意課題 [#k5aba3e3] ストロークの色や太さを変更できる,図形補間のオンオフ,画像の保存など,独自の機能を実装せよ. ヒント:Shapeクラスの図形もXAMLからUI上に配置し,イベントを持たせることが可能である. <Ellipse x:Name="PenColorBlack" Margin="10, 10, 10, 10" Fill="Black" Width="20" Height="20" RelativePanel.Below="PredictModeSwitch" PointerPressed="PenColorBlack_PointerPressed"></Ellipse> <Ellipse x:Name="PenColorGreen" Margin="10, 10, 10, 10" Fill="LimeGreen" Width="20" Height="20" RelativePanel.Below="PredictModeSwitch" RelativePanel.RightOf="PenColorBlack" PointerPressed="PenColorGreen_PointerPressed"></Ellipse> #ref(./advance.gif,50%);