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【リアルタイム画像認識入門】PythonとYOLOv8で物体検出をはじめよう!

AIやディープラーニング技術の進化により、「画像認識」はもはや研究室だけのものではなく、誰でも手軽に扱える技術となりました。中でも、物体検出アルゴリズム「YOLO」は、高速かつ高精度なリアルタイム処理が可能で、実用性の高さから注目を集めています。本記事では、Pythonを使ってYOLOv8を実装し、リアルタイムで物体を検出する方法を、初心者にも分かりやすく解説します。

 2025年07月16日

AIやディープラーニング技術の進化により、「画像認識」はもはや研究室だけのものではなく、誰でも手軽に扱える技術となりました。中でも、物体検出アルゴリズム「YOLO」は、高速かつ高精度なリアルタイム処理が可能で、実用性の高さから注目を集めています。本記事では、Pythonを使ってYOLOv8を実装し、リアルタイムで物体を検出する方法を、初心者にも分かりやすく解説します。

1. Pythonで画像認識を始めるには?

画像認識を行うには、通常以下の要素が必要です。

 

・画像や映像データ(例:カメラ映像)

・検出モデル(AIモデル)

・Pythonライブラリ(OpenCV, Ultralytics, PyTorchなど)

 

今回は、リアルタイム映像(Webカメラ)を使って、YOLOv8で物体を検出する流れを紹介します。

 

2. YOLOv8とは?特徴と進化ポイント

YOLOv8は、Ultralytics社が開発したYOLOシリーズの最新バージョンです。

 

YOLOv8の特徴:

・従来のYOLOよりも精度が高く、推論が高速

・PyTorchベースで、簡単にカスタム学習・推論が可能

・セグメンテーションや分類タスクにも対応

・Python APIが充実し、初心者にも扱いやすい

YOLOv8はpip install ultralyticsで簡単に導入できるのも魅力です。

 

3. 環境構築:YOLOv8をPythonで動かす準備

必要な環境

・Python 3.8〜3.10

・pip

・カメラ付きPC(ノートパソコンでOK)

インストール手順(仮想環境推奨)



インストールが完了したら、次のコードで動作確認してみましょう。




4. 実装編:リアルタイム物体検出のコード解説

カメラ映像の取得方法(OpenCV使用)



説明ポイント

YOLO("yolov8n.pt"): 軽量かつ高速なモデル(推論速度重視)

model(frame): 毎フレームの推論処理

plot(): 検出結果(バウンディングボックス付き)を描画

 

結果の表示とFPSの計測(応用)

FPS(1秒間のフレーム数)を表示することで、処理の軽さを確認できます。OpenCVのtimeモジュールを活用すれば、簡単に計測可能です。

 

5. よくあるエラーとその対処法



YOLOv8は、手軽に高性能なリアルタイム物体検出を実現できる強力なツールです。
Pythonと組み合わせることで、プロトタイピングから業務アプリケーション開発まで、さまざまなシーンで活用可能です。今回紹介した方法を応用すれば、監視カメラ、在庫管理、交通監視など、実社会で役立つAIシステムの第一歩を踏み出すことができます。

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