【2024年最新】Pythonを使った画像認識とは？画像認識でできること

画像認識は、画像内の対象物の情報を識別する技術であり、技術の進化によりその適用範囲がますます広がっています。多くの企業は、業務の自動化や効率向上を目指し、画像認識技術を積極的に導入しています。本記事では、画像認識の基本について説明し、Pythonの代表的な画像認識ライブラリであるOpenCVを利用してコードを実装する方法に焦点を当てています。Python画像認識や画像解析に興味がある方にとって、画像処理と機械学習を組み合わせた最新の手法やPython画像処理ライブラリの活用方法について紹介します。

1. Pythonを使った画像認識

画像認識は、画像内の情報を識別する技術です。 

Python画像認識や画像解析Pythonなどのキーワードに焦点を当てると、画像認識はコンピューターが画像に含まれる対象を識別するための技術です。対象の画像に含まれる特徴を分類し、どのカテゴリに属するかを見つけるパターン認識の一形態です。2010年代には、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一分野の進展により、認識精度が飛躍的に向上し、大量の画像データから人や物体の特徴を高精度で認識できるようになりました。 

本記事では、Python画像処理ライブラリや画像認識ライブラリを使用して、画像認識の基本や具体的な手法について解説します。パイソン画像処理に関心がある方にとって、画像処理PythonやPython機械学習画像認識のやり方についても詳しく紹介します。 

人間の脳と機械やコンピューターの違い 

人間は脳に蓄積されている情報から、画像を見るとそれが何なのか、記憶や経験から識別することができます。一方で、機械やコンピュータは画像の情報を単なるドットの集合体として理解します。これが何を意味するのか、そのままでは識別できません。 

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Python画像認識や画像処理Pythonなどのキーワードに焦点を当てると、この課題を解決するために機械学習や画像認識技術が活用されています。画像の特徴やパターンを機械に学習させ、対象となる画像がどの分類に属するかを識別したり、どのパターンに近いかを適合の状況として表示させることが可能です。 

 Python gazouやPython機械学習画像認識のキーワードを含む本記事では、画像解析Pythonにおいて、機械が画像を理解し識別するメカニズムについて詳しく解説します。また、Python画像処理ライブラリや画像認識ライブラリを活用して、画像認識やり方についても具体的に紹介します。これにより、パイソン画像処理に興味を持つ方にとって有益な情報を提供します。

2. AI 画像認識 でできること【物体検出】や【個数カウント】

2.1. DX促進 

ビジネスにAI画像認識を導入することで、DX（デジタルトランスフォーメーション）が加速します。画像認識導入における業務改善には、以下3通りあります。 

• 業務の一環としてのAI画像認識 

業務プロセスの一環として、Python画像認識や画像解析Pythonの技術を導入する方法があります。これは、AI-OCR（文字認識）を利用して帳票処理を自動化するなど、事務処理の一部を効率的に代行することができます。 

• 業務の完全な代行と無人化 

Python gazouやPython画像、画像処理Pythonなどのキーワードを活用し、AI技術を導入することで業務の完全な代行や無人化が可能です。例えば、監視カメラを用いて不審者を自動検知するシステムなどがこれに該当します。 

• 新しいサービスの発展 

Python機械学習画像認識や画像認識ライブラリを活かし、インターネット上に蓄積された膨大な画像データを高速で解析することができます。これにより、人間の能力では難しい処理がAI画像認識によって実現され、これまでにない新しいサービスの創出が進んでいます。パイソン画像処理や画像認識やり方も参考にしながら、未知の可能性を追求することができます。

2.2. 画像認識技術5選 

ここでは、現在主流となっている画像認識技術を5つご紹介します。 

1. 物体検出 

「人」「自転車」「車」などあらゆる物体を検出する技術です。人ごみ・渋滞している道路など、物体が重なり合うようなシーンでも個々を切り出すことができます。 

2. 顔認識（顔認証） 

スマホのロック解除などでも使用されている技術です。性能は年々向上しており、例え双子でも現在の顔認証システムを突破することは難しくなっています。 

3. 文字認識（AI-OCR） 

AI-OCRと呼ばれる技術です。従来は明朝体・ゴシックなど、決められたフォントしか認識出来ませんでしたが、AI-OCRでは手書き文字の認識も可能になりました。 

4. 個数カウント 

前述の「物体検出」を応用した技術です。物体検出により物体の「位置」「種類」を識別したのち、種類ごとの個数をカウントします。 

5. 不良品検知 

AI画像認識では、物体の形状・サイズ・色を識別できます。これにより、高い精度で物品の欠損・汚れ・欠陥などを検知できるようになりました。

3. Pythonを使った画像認識に必須のOpenCVとは

AIを用いて画像認識を行う際に役立つライブラリには、OpenCV、Pillow、Scikit-imageなどがあります。その中でも代表的なのがOpenCV（Open Source Computer Vision Library）という、Intelが開発した画像・映像を扱うためのライブラリです。名前のとおりオープンソースなので、誰でも無料で使用できます。 

OpenCVは、C++、Python、Javaで利用可能です。WindowsやMacOS以外にも、Linux、iOS、Androidなどの主要なプラットフォームをサポートしているため環境を問わず利用できます。 

3.1. OpenCVの機能 

OpenCVは、画像加工ソフトウェアで行うような処理をプログラムで行えます。 

トリミング、リサイズ、左右反転、フィルター処理などは、AIで用いる学習データの前処理に使われます。検出したい対象を四角で囲んで場所を特定する物体検出は、AIの学習モデルを使用する際に使われます。 

そのほか、画像データの色情報をRGBとして数値化し、プログラム内で使用できるようにリスト化できます。また、グレースケール変換も簡単に行えます。 

3.2. OpenCVを使う理由 

OpenCVは、数多くの画像処理機能を持ち、画像処理を高速に処理できるのが強みです。また基本的に無料で利用できる点も選ばれる理由です。 

画像処理を行うライブラリには、Python向けのPillowがあります。Pillowは画像加工系の機能は豊富ですが、物体検出などの機能は含まれていません。そのためAIで用いるライブラリとしてはOpenCVが主流です。

To Quang Duy（トー・クアン・ズイ）氏はベトナムの大手ソフトウェア開発会社であるNewwave SolutionsのCEOです。彼は卓越したテクノロジーコンサルタントとして認められています。LinkedInやTwitterで彼とつながりましょう。

最高経営責任者 - トー・クアン・ズイ

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