【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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