YOLO (You Only Look Once) は人気のあるリアルタイム物体検出アルゴリズムであり、OpenCV はオープンソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。この 2 つの関係は、OpenCV を使用して YOLO アルゴリズムを実装および使用できるということです。
OpenCV は、画像処理、コンピュータ ビジョン、機械学習タスクのためのさまざまな機能とツールを提供します。これには、ターゲット検出のサポートが含まれます。ただし、OpenCV 自体は YOLO アルゴリズムを直接実装しません。ただし、OpenCV の柔軟性と機能の豊富さにより、開発者は OpenCV の機能を使用して、画像データの前処理、特徴の抽出、YOLO アルゴリズムで使用するための後処理の実行を行うことができます。
通常、YOLO アルゴリズムを使用するには、次の手順が必要です。
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画像の前処理: OpenCV を使用して画像をロードし、サイズ変更、トリミング、色空間変換などの必要な前処理操作を実行します。
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特徴抽出: 前処理された画像を YOLO モデルに入力して、画像内の目的の特徴を抽出します。このステップは通常、深層学習フレームワーク (TensorFlow、PyTorch など) を通じて実装されます。
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ターゲットの検出: YOLO アルゴリズムの出力に基づいて、OpenCV 関数を使用して、ターゲットの位置、カテゴリ、信頼度などの検出結果を解析します。
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後処理: OpenCV ツールを使用して、非最大抑制 (非最大抑制) などの検出結果を後処理して、重複する境界ボックスを排除し、検出結果の精度と信頼性を向上させます。
したがって、YOLO と OpenCV は相互に排他的なものではなく、一緒に使用できるツールです。OpenCV は、リアルタイムのターゲット検出タスクを実現するために YOLO アルゴリズムと統合できる豊富な画像処理機能とコンピューター ビジョン機能を提供します。