3.1 KiB
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画像解析ツール
機能
- 画像・動画プレビュー機能
- ドラッグ＆リリース対応
- 物体検知機能
Library
- 可視化ツール
- Tkinter 標準ライブラリ,シンプルなウィンドウならすぐ作れる
- PySide6 LGPLライセンス / 大規模アプリやプロダクト向けにおすすめ
- PySimpleGUI× GUIウィンドウを作って画像を表示するため(無料では難しい)
- 画像分析ツール
- opencv-python ・・・ 画像/動画の読み込み(cv2.VideoCapture)とフレーム処理用
可視化ツールの選定
Tkinterの特徴
長所
- 標準ライブラリなので追加インストール不要(どの環境でも動く)
- 非常に軽量で起動も速い
- 基本的な GUI パーツ(ラベル、ボタン、テキスト入力、チェックボックスなど)は一通り揃っている
- 初心者でも学習コストが低い(ドキュメントやサンプルが豊富)
短所
- デザインが古い・野暮ったい(各OSのネイティブっぽさは出ない)
- カスタマイズ性が低い(スタイルやテーマの自由度が限られる)
- 近年のモダンなUI(フラットデザイン、レスポンシブ、アイコン付きボタンなど)は作りにくい
- 大規模アプリや複雑な画面構成になると管理が難しい
PySide6の特徴
長所
- Qtベースで本格的なGUIが作れる(業務用アプリにも対応可能)
- 見た目がモダンでOSのネイティブに近いデザイン
- Qt Designerで画面をドラッグ&ドロップ設計できる
- 豊富なウィジェットや機能(OpenGL, Web埋め込みなど)が利用可能
短所
- 学習コストが高め(シグナル/スロットなど独自の概念に慣れが必要)
- 実行ファイルサイズが大きくなりがち(PyInstallerで数十MB以上)
- インストールや依存関係が重い(環境によってバージョン注意)
- モバイル対応は限定的(基本はデスクトップ専用)
モデルの選定
物体認識&検出
- 商用や配布を考えるなら YOLOv8 / SSD / Faster R-CNN / Mask R-CNN / DETR
| モデル | 特徴 | 速度 | 精度 | 向いてる場面 |
|---|---|---|---|---|
| YOLO | 一回で検出、軽量＆高速 | ◎ | ◎ | リアルタイム監視 |
| SSD | シンプルで軽量 | ○ | ○ | モバイル端末 |
| Faster R-CNN | 二段階、高精度 | △ | ◎ | 精度最優先(医療、研究) |
| Mask R-CNN | 輪郭まで検出(セグメンテーション) | △ | ◎ | 領域抽出、背景切り抜き |
| DETR | Transformerベース | △ | ◎ | 最新研究、拡張性 |