#python
segment-anything-2で遊ぶメモ
このメモを読むと
・segment-anything-2を試せる
・動画からオブジェクトを抜き出せる
検証環境
・OS : Ubuntu 22.04（WSL on Windows11）
・Mem : 64GB
・GPU : GeForce RTX™ 4090
・ローカル
・python 3.10.12
・2024/8/B時点
segment-anything-2Meta（旧Facebook
AIを用いて橋梁床版の画像からひび割れ検出を行ってみた
※本ブログはAidemy Premiumのカリキュラム「AI アプリ開発講座」の一環で、受講修了条件を満たすために公開しています。
成果物の橋梁床版ひび割れ検出アプリは下記です。
https://aidemy-final-output-jn.onrender.com/
0. はじめに ～この題材を選んだきっかけ～皆さま初めまして。著者は今ソフトウェアベンダーの技術営業として働いています。最近
Youtubeストリーミング動画をYoloV10でリアルタイム物体認識する方法
UltralyticsでYoloV10が使えるようになりましたので、Youtubeストリーミング動画をリアルタイムで物体認識するコードを紹介していきます。
Pythonライブラリをインストールします。
pip install opencv-python yt-dlp numpy ultralytics tempfile
次に、youtubeyolov10.pyという名前で以下内容をコピーしま
UltralyticsのYoloV10でリアルタイムで物体認識する
UltralyticsでYoloV10が使えるようになりましたので、紹介していきます。
YoloV10で使えるモデルは、以下となります。
今回は、Yolov10-Sをダウンロードして使ってみます。
最初に、test.pyとして次のコードを張り付けてください。
import cv2import torchfrom ultralytics import YOLO# モデルの読み込みmodel
yolov8でとroboflowでアニメキャラの顔を見分ける(後編)
\Programs\Python\Python310\Lib\site-packages\ultralytics\cfg\datasets 環境により場所は違うかも。にできている、coco.yaml(ココヤムルと読むらしい)をコピーして、mycoco.yamlを作る。
賢い人コメントをつけてほしい
\Python\Python310\Lib\site-packages\ultralytics\
YOLOによるUSBカメラを利用した物体認識をしてみる
YOLO-v10が出ましたので、USBカメラによる物体認識をしてみようと思いました。
下記の文言をよく読んでみると、Ultralyticsへの統合はまだのようです。yolov10n.ptを利用してみようとしましたがうまくいきませんでした。
そのうち統合されることを願って、yolov9c.ptをダウンロードして、USBカメラで物体認識できるコードを紹介していきます。
import cv2imp
Pythonでやってみた（画像処理編2）：物体検出(YOLOv5)
１．概要 前回の記事でYOLOv3による物体検出をしてみましたがリアルタイムでの検出は環境構築が私には無理でした。
今回YOLOv5を使用したらすんなりいったので紹介します。
参考としてPCスペックは下記の通りでありGPUは「NVIDIA GeForce RTX3050 Laptop GPU」を積んでおります（おそらくGPUがないと処理速度的に動かないと思います）。
２．YOLOの比較
深層学習による画像分析（CNN, CAM, 物体検出）～D4cノウハウプレゼン大公開～
D4cグループで年3回行われているイベント「ノウハウプレゼン大会」から発表をピックアップするシリーズ。
今回は2023年1月の回から、入社3年目の私、瀬戸が発表した「Pythonデータ分析（画像系）」をお届けします！
はじめに今回、私は深層学習を用いた画像系のタスクをまとめて紹介することにしました。題材にした理由は2つあります。
1つは自身の強みとしていきたい分野であること。もう1つは画像系のノ
画像からテキストを検出するwebアプリを開発してみました
はじめに自己紹介
むぎなすびと申します。むぎは飼い猫の名前です。職業はメーカーの研究開発職（非IT業務）で、プログラミングの初心者です。DXスキルを身につけるために、アプリ開発にチャレンジしました。
背景
この記事は筆者が通うプログラミングスクール Aidemy Premium のカリキュラムの一環で卒業制作の記録として書いたもので、受講修了条件を満たすために公開しています。
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