【TensorFlow】Androidのカメラを使ってどこでも物体認識!

TensorFlowは、Windows、Ubuntu、Macなど、色々なOSで利用できることがよく知られていますね。

今回は、

パソコンにインストールしたTensorFlowで写真に写っているモノが判別できても面白くない!

という方に向けて、Androidスマホのカメラで写したモノを判別するアプリを紹介します。

AndroidスマホでTensorFlowを利用できれば、どこでも何でもカメラに写して試せるので、非常に面白いですよ。

娘の洋服を写したら「pajama」(パジャマ)と判別されてショックを受けたりしました(笑)

ちなみに、TensorFlowはRaspberry Piにもインストールできます。

Raspberry PiにTensorFlowをインストールする方法については、以下の記事で紹介していますので、Raspberry Piをお持ちの方はぜひ試してみてください。

【TensorFlow】Raspberry Piへのインストール方法3選
更新日 : 2019年1月1日

Androidにデモアプリをインストールしてみよう

実は、TensorFlowの公式ページに、デモアプリが用意されており、簡単にインストールできます。

デモアプリをインストールする手順を紹介しますので、ぜひ試して見てください。

なお、スマホの機種やAndroidのバージョンによって、少しずつ操作が異なる可能性がありますので、注意してください。

(1)Androidスマホで以下のサイトにアクセスします。

この記事では、Chromeを使ってアクセスしました。

tensor-android01

参考:https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/demo_android

(2)「Download the pre-built binary」「pre-built binary APK」をタップします。

tensor-android02

TfLiteCameraDemo.apkファイルがダウンロードされます。

(3)「開く」をタップします。

tensor-android03

(4)以下の画面が表示されたときは、「設定」をタップします。

この画面が表示されなかった場合は、手順(7)まで進みます。

tensor-android04

(5)「この提供元のアプリを許可」をタップします。

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(6)「戻る」をタップして、前の画面に戻ります。

(7)「インストール」をタップします。

tensor-android06

(8)「開く」をタップします。

tensor-android07

(9)「許可」をタップします。

tensor-android08

(10)カメラで何かを写します。

エアコンのリモコンを写してみたところ、画面下部に「remote control:0.8235294」と表示されますので、デモアプリは写っているモノを約82%の確率でリモコンであると判断しているようです。

tensor-android09

次の行を見ると「cellular telephone:0.101960786」(携帯電話:約10%)とも表示されていますね。

確かに携帯電話でこういう形のモノがあってもよさそうです。

設定を元に戻そう

さて、上の手順ではサラッと設定してしまいましたが、今、あなたのスマホは、Chromeで任意のアプリをダウンロードしてインストールできる危険な状態になっています。

そこで、忘れずに設定を戻しておきましょう。

(1)設定画面で「アプリと通知」をタップします。

tensor-android10

(2)「特別なアプリアクセス」をタップします。

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(3)「不明なアプリのインストール」をタップします。

tensor-android12

(4)「Chrome」をタップします。

他のアプリを使用してダウンロードした場合は、そのアプリをタップします。

tensor-android13

(5)「この提供元のアプリを許可」をタップします。

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Android Studioでビルドしてみよう

次は、Android Studioを使って、TensorFlowを使ったAndroidアプリをビルドしてみましょう。

上で説明したアプリとは別のモノになりますが、TensorFlowを使ったサンプルアプリをビルドする操作が、以下のサイトで説明されています。

tensor-android15

参考:https://www.tensorflow.org/mobile/android_build

ここからはパソコンで操作します。

なお、上記のサイトで想定しているAndroid Studioのバージョンと、最新のAndroid Studioのバージョンが異なるため、手順が多くなっています。

(1)ターミナルやコマンドプロンプトで以下のコマンドを入力し、GitHubにあるTensorFlowのリポジトリをクローンします。

この記事では、コマンドプロンプトで「D:\TensorFlow」フォルダに移動してから、以下のコマンドを入力しました。

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

GitHubやGitについては、以下の記事で紹介していますので、よく分からない方は一読してから進むと良いでしょう。

GitHubとは何かわかりやすく解説!機能やメリットも簡単に紹介
更新日 : 2022年2月11日
よく使うGitコマンド19選!使い方を初心者向けにわかりやすく解説
更新日 : 2021年7月1日

(2)Android Studioをインストールします。

Androidの開発環境を構築する方法については、以下の記事でまとめたサイトで説明されていますので、参考にしてみてください。

Android開発環境構築サイトまとめ!Windows、Mac、Linux別
更新日 : 2021年11月16日

(3)Android Studioを起動し、「Open an existing Android Studio project」をクリックします。

以下の画面が表示されないときは、「File」「Open project」の順にクリックしてください。

tensor-android16

(4)(1)でコマンドを入力したフォルダ内の「tensorflow\tensorflow\examples\android」を選択し、「OK」をクリックします。

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(5)「1:Project」をクリックし、「Gradle Scripts」「build.gradle (Project: android)」の順にダブルクリックします。

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(6)「buildscript」「repositories」に、「google()」を追加します。

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(7)「def nativeBuildSystem = ‘bazel’」「def nativeBuildSystem = ‘none’」に修正します。

tensor-android20

(8)「dependencies」「compile」「implementation」に修正します。

tensor-android21

(9)「File」「Save All」の順にクリックします。

tensor-android22

(10)「File」「Settings」の順にクリックします。

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(11)「Appearance & Behavior」「System Settings」の順にダブルクリックし、「Android SDK」をクリックして、「Android 6.0 (Marshmallow)」にチェックをつけ、「OK」をクリックします。

tensor-android24

(12)「OK」をクリックします。

tensor-android25

(13)「Accept」を選択し、「Next」をクリックします。

tensor-android26

(14)「Finish」をクリックします。

tensor-android27

(15)「Try Again」をクリックします。

tensor-android28

(16)「Install Build Tools xx.x.x and sync project」と表示されたときは、「Install Build Tools xx.x.x and sync project」をクリックします。

tensor-android29

(17)「Finish」をクリックします。

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(18)「Update」をクリックします。

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(19)「Update Build Tools version and sync project」と表示されたときは、「Update Build Tools version and sync project」をクリックします。

tensor-android32

(20)「Run」「Run ‘android’」の順にクリックします。

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(21)以下の画面が表示されたら、開発者モードとUSBデバッグをオンにしたAndroidスマホを、USBケーブルでパソコンと接続します。

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(22)Androidスマホで、USBデバッグを許可します。

USBデバッグを許可する操作については、以下のサイトで詳しく説明されています。

機種によって操作が異なる場合がありますので、注意してください。

参考:https://tunesgo.wondershare.jp/android/debug-mode.html

(23)パソコンの「Select Deployment Target」画面にAndroidスマホの名前が表示されたら、「OK」をクリックします。

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途中で以下の画面が表示されたときは「Proceed without Instant Run」をクリックしてください。

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以上で、「TensorFlow Demo」がビルドされ、Androidスマホにインストールされます。

「TensorFlow Demo」をインストールすると、TF ClassifyTF DetectTF SpeechTF Stylizeのアイコンが追加されます。

私の手元では、TF Stylizeは強制停止して使用できませんでしたが、残りの3つは動作しているようでした。

お試しください!

Bazelでビルドすることもできる

ビルドツールBazelを使ってもビルドできます。

詳しくは、以下のサイトの「Build the demo using Bazel」をご覧ください。

tensor-android37

参考:https://www.tensorflow.org/mobile/android_build

まとめ

今回は、TensorFlowを使用したデモアプリをAndroidスマホにインストールして実際に試してみたりAndroid Studioを使用してビルドしたりしてみました。

TensorFlowもAndroid Studioもどんどんバージョンアップしていますので、公式サイトのチュートリアルどおりに操作しても成功しませんでした。

もちろん、この記事を書いた後にTensorFlowもAndroid Studioもバージョンアップしている可能性がありますので、ここで説明した手順ですんなり操作できるかどうかは、やってみなければわかりません。

この記事がみなさんの挑戦の助けになることを祈っています。

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