物体検出は、画像認識の一種で、画像内に存在する物体の位置と種類を同定する技術です。近年、深層学習の発展により、物体検出の精度が大幅に向上し、リアルタイムでの応用が可能になりました。本記事では、PythonのライブラリであるYOLOを使って、物体検出を行う方法を解説します。
YOLOとは？
YOLO（You Only Look Once）は、物体検出のアルゴリズムの1つで、画像を一度だけ解析して、物体の位置とクラスを同時に推定することができます。このアルゴリズムは、リアルタイムの処理に適しており、画像を高速に処理することができます。YOLOは、コンボリューションニューラルネットワークを使用して、物体の位置とクラスを推定します。
必要なライブラリ
まず、YOLOを使うために必要なライブラリをインストールしましょう。以下のコマンドを実行してください。
pip install opencv-python pip install numpy pip install yolov4
物体検出を行うコード
次に、物体検出を行うための画像を用意し、以下のコードを実行します。
import cv2 import numpy as np from yolov4.tf import YOLOv4 # 画像を読み込む image_path = 'test.jpg' image = cv2.imread(image_path) # YOLOの初期化 yolo = YOLOv4() yolo.classes = "coco.names" yolo.make_model() yolo.load_weights("yolov4.weights", weights_type="yolo") # 物体検出 boxes, scores, classes, nums = yolo(image) # 検出された物体を矩形で囲む for i in range(nums[0]): box = boxes[0][i] x1 = int(box[0] - box[2] / 2) y1 = int(box[1] - box[3] / 2) x2 = int(box[0] + box[2] / 2) y2 = int(box[1] + box[3] / 2) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 結果を表示する cv2.imshow("result", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
上記のコードでは、テスト用の画像ファイル test.jpg を読み込み、YOLOを初期化して、物体検出を行います。物体が検出された場合、検出された物体を矩形で囲み、結果を画像として表示します。また、YOLOにはデフォルトで80種類の物体が登録されていますが、必要に応じてカスタマイズすることもできます。物体の種類を追加する場合は、coco.names ファイルに追記してください。
まとめ
以上が、PythonのライブラリであるYOLOを使って、物体検出を行う方法です。YOLOは高速で精度が高いため、リアルタイムの物体検出に適しています。是非、実際に試してみてください。また、Pythonでの画像処理の学習には下記のようなサイトが有効です。
