【Python】YOLOv8の使い方解説＋リアルタイムの物体検出を利用した簡単なアプリの実装手順

この記事では、YOLOv8 の基本的な使用方法を学び、YOLOv8 によりリアルタイムに検出した結果を利用した簡単な Python アプリケーションを実装します。

＜概要＞

はじめに

この記事では、YOLOv8 の基本的な使用方法を学び、YOLOv8 によりリアルタイムに検出した結果を利用した簡単な Python アプリケーションを実装します。

YOLOv8 の解説記事は世間に溢れておりますが、YOLOv8 により検出した結果を利用する方法を解説した記事はほとんどありません。しかし実際に YOLOv8 をビジネスの現場で利用する場合、YOLOv8 によって物体検出するだけでなく、自作アプリケーションへ組み込む方法まで理解することが重要のように考えられます。

そこで、この記事では、YOLOv8 のコマンドを動かしながら基本的な使用方法を学んだ後、Webカメラによりリアルタイムに撮影中の動画から YOLOv8 で物体検出を行い、その検出結果を利用した簡単な Python アプリケーションの実装まで行います。

YOLOv8 とは？

YOLO（You Only Look Once）は、リアルタイム物体検出アルゴリズムです。

フリー素材に YOLOv8 を適用

単一のニューラルネットワークを使用して高速かつ効率的に物体を検出します。一度の推論で画像全体をスキャンし、物体の位置とクラスを同時に特定します。このアルゴリズムは、高速性と正確性のバランスに優れており、自動運転、監視システム、人物追跡など、リアルタイム性が重要なタスクに特に適しています。

中でも、「v8」は2023年1月にリリースされた最新モデルであり、従来よりも高速かつ精度が向上しております。

出典：YOLOv8 - GitHub

また、物体検出だけでなく、セグメンテーションや画像分類でも利用することができます。

YOLOv8 のライセンスは、「GNU Affero General Public License v3.0」であり、 ライセンス・著作権・出典を開示するなどの条件をクリアすることで、商用でも無料で利用することが可能です。オープンソースで提供されていることが人気の理由の一つでもあります。

出典：YOLOv8 ライセンス

この記事で学べること

• YOLOv8 の基本的な使用方法

• YOLOv8 でリアルタイムに物体検出を行う方法

• リアルタイムの検出結果を利用する方法

実務活用例

• 特定の物体を検出した際に動作する、ロボットアームの目として使用

• 特定の物体を検出したことをキーとした、暗証鍵として使用

• 特定の物体を検出した際に駆動する仕掛けとして、謎解きのギミックに使用

タイトル画の出典
Stable Diffusion により生成したものを加工

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＜実装準備＞

環境

この記事では、以下のような開発環境、ツールを使用します。

開発環境
OS：Windows or Mac
エディタ：お好きなテキストエディタ（サクラエディタ、Visual Studio Code、CotEditorなど）
その他：Webカメラ（PCに内蔵されているカメラもしくは外付けのカメラ）

ツール
・Python（バージョン3.7以上）
・ultralytics

環境構築
Python（バージョン3.7以上）がインストールされていない場合、インストールします。
（既にインストール済みの方は手順をスキップして下さい。）
（その他の必要なものは実装手順の中で説明します。）

・Python
Python 公式サイトの「Downloads」よりモジュールをダウンロードし、インストールします。