Python, OpenCV, YOLOを組み合わせて物体検出を行う方法について説明します。この記事では、YOLO (You Only Look Once) モデルを使用して物体検出を行い、その結果をOpenCVで表示する方法を紹介します。
YOLOとは
YOLOは、画像内の物体を検出するための人気のあるアルゴリズムです。YOLOは、画像を一度だけ見ることで物体を検出することができます。これにより、リアルタイムの物体検出が可能となります。
OpenCVとは
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) は、コンピュータビジョンと機械学習に関連するアルゴリズムを含むオープンソースのライブラリです。OpenCVは、画像や動画の処理、特徴抽出、物体検出など、多くの機能を提供しています。
PythonでのYOLOとOpenCVの使用方法
以下に、PythonでYOLOとOpenCVを使用して物体検出を行う基本的なコードを示します。
from ultralytics import YOLO
import cv2
# モデルの読み込み
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 入力画像
results = model('bus.jpg', save=True, save_txt=True, save_conf=True)
このコードでは、まずYOLOモデルを読み込み、次にモデルを使用して画像内の物体を検出します。検出結果は、指定した画像ファイルに保存されます。
まとめ
Python, OpenCV, YOLOを組み合わせることで、簡単に物体検出を行うことができます。これらのツールを使用することで、リアルタイムの物体検出や画像分析など、様々なタスクを効率的に行うことが可能となります。.