AIと画像解析で場所を特定する技術

OpenCVとAIについて

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピュータビジョンと機械学習ライブラリで、画像解析やビデオ処理を簡単に行える強力なツールです。Python、C++、Javaなどの多くのプログラミング言語で使用できます。

AI技術と組み合わせることで、OpenCVはさらに強力な解析を可能にします。たとえば、以下のようなタスクが実現可能です：

物体検出や認識

画像内のパターンマッチング

映像解析によるトラッキング

本記事で紹介する技術は、AIの基礎的な部分である「画像パターン認識」を利用しています。部分画像を全体画像の中から探し出し、その一致する箇所を特定します。さらに、AI技術を用いて複雑なパターンや変形にも対応することが可能です。

2枚の写真から特定された場所

以下は、SNSに投稿された2枚の写真を解析し、特定の場所を割り出した結果です。OpenCVとAIを組み合わせた画像解析技術を用いることで、建物や景観の一致を確認し、精度の高い特定が可能です。

部分画像

解析結果

以下の画像は、特定された部分を示しています。矩形で囲まれた領域が、一致した部分です。

マッチ画像

さらに、特定された部分を切り出した画像も以下に示します。

切り出し画像

技術的な背景とソースコード

この解析は、以下のPythonコードとINIファイルを用いて実現しました。

Pythonコード



import cv2

import configparser

import os



# INIファイルの読み込み

config = configparser.ConfigParser()

config.read('config.ini')



# INIファイルからパスを取得

base_path = config['Paths']['BasePath']

part_image_file = config['Paths']['PartImage']

full_image_file = config['Paths']['FullImage']



output_matched_file = config['Output']['MatchedImage']

output_cropped_file = config['Output']['CroppedImage']



# ファイルのフルパスを作成

part_image_path = os.path.join(base_path, part_image_file)

full_image_path = os.path.join(base_path, full_image_file)



# 画像の読み込み

part_image = cv2.imread(part_image_path)

full_image = cv2.imread(full_image_path)



if part_image is None or full_image is None:

    raise FileNotFoundError("指定された画像ファイルが見つかりません")



# テンプレートマッチングの実行

result = cv2.matchTemplate(full_image, part_image, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)



# マッチング結果の位置を取得

top_left = max_loc

h, w, _ = part_image.shape

bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)



# マッチング部分を矩形で描画

matched_image = full_image.copy()

cv2.rectangle(matched_image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 3)



# 結果を保存

matched_image_path = os.path.join(base_path, output_matched_file)

cv2.imwrite(matched_image_path, matched_image)



# マッチ部分を切り出して保存

cropped_area = full_image[top_left[1]:bottom_right[1], top_left[0]:bottom_right[0]]

cropped_image_path = os.path.join(base_path, output_cropped_file)

cv2.imwrite(cropped_image_path, cropped_area)



print(f"Matched image saved at: {matched_image_path}")

print(f"Cropped image saved at: {cropped_image_path}")

INIファイル



[Paths]

BasePath = C:\path\to\your\images

PartImage = part_image.png

FullImage = full_image.png



[Output]

MatchedImage = matched_image_result.png

CroppedImage = cropped_area_result.png