[Python]図形検出と面積計算 画像解析の基本スキルを身につける

現代のデジタル社会において、画像解析はますます重要になっています。自動運転車やセキュリティシステムなど、多くの分野で画像解析が使われています。Pythonは、画像解析に適したプログラミング言語であり、多くのライブラリが用意されています。

Pythonを使用した図形検出の基本的な方法

図形検出は、画像から図形を検出する技術です。Pythonでは、OpenCVというライブラリを使うことで、簡単に図形検出ができます。

import cv2
# 画像の読み込み
img = cv2.imread('example.jpg')
# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二値化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 輪郭検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 輪郭を描画
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
# 結果を表示
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

このプログラムは、指定した画像から輪郭を検出し、緑色で輪郭を描画します。

Pythonを使用した図形の面積計算の基本的な方法

図形の面積計算は、画像解析の基本中の基本です。Pythonでは、NumPyというライブラリを使うことで、簡単に面積計算ができます。

import cv2
import numpy as np
# 画像の読み込み
img = cv2.imread('example.jpg')
# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二値化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 輪郭検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 面積計算
for i in range(len(contours)):
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    print('Area', i+1, ':', area)
# 結果を表示
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

このプログラムは、指定した画像から輪郭を検出し、各輪郭の面積を計算して表示します。

面積計算の実例とその解説

以下は、実際にPythonで面積計算を行った結果です。

Area 1 : 2423.5
Area 2 : 4872.5
Area 3 : 4233.0

この画像から、三角形、四角形、五角形の面積を計算することができました。このように、Pythonを使うことで、簡単に図形の面積計算ができます。

図形検出と面積計算の応用例

図形検出と面積計算は、さまざまな分野で応用されています。

• 自動運転車の障害物検出
• 医療画像の解析
• 建築物の構造解析
• 製造工程の品質管理

これらの分野では、図形検出と面積計算が重要な役割を果たしています。

まとめ

Pythonを使うことで、簡単に図形検出と面積計算ができます。これらの技術は、画像解析の基本中の基本であり、多くの分野で応用されています。Pythonを使って、図形検出と面積計算の基本スキルを身につけましょう。