輪郭抽出アルゴリズムのPython実装：OpenCV不使用
- Digital300 JPY
本商品は、OpenCV を使わずに、ゼロから実装された輪郭抽出アルゴリズム（OpenCV の findContours 関数と同じ仕様）の Python スクリプトを提供します。 画像処理の学習者、研究者、そして既存のライブラリの制約にとらわれずに、独自の画像処理アプリケーションを構築したい開発者の皆様に最適です。
本商品の特徴
・OpenCVフリー：外部ライブラリに極力依存せず、Python標準ライブラリとNumPyのみで実装されています。OpenCVがインストールできない環境や、OpenCVの内部動作を深く理解したい方に最適です。 ・学習に最適：アルゴリズムの内部動作がよりクリアに見え、ソースコードの可読性が重視され、日本語のコメントが記載されており、輪郭抽出の原理を深く理解するのに役立ちます。 ・拡張性・カスタマイズ性：ベースとなるアルゴリズムが純粋なPythonで書かれているため、お客様独自のアイデアや要件に合わせて自由にカスタマイズ・拡張が可能です。 ・まずはSuzuki氏のアルゴリズム1から：第一弾として、OpenCVのfindContours関数が参考にした鈴木氏のアルゴリズム1（Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985.）を実装。輪郭を抽出するとともに、輪郭の種類（形状の外側輪郭か、穴か）と包含関係も計算できます。 ・今後のアルゴリズム追加予定: 今後も様々な輪郭抽出アルゴリズムを追加していく予定です。一度ご購入いただければ、アップデートにより追加されるアルゴリズムもご利用いただけます。
内容物
・suzuki_abe_algorithm1.py：実装本体（Contour クラス、find_contours 関数） ・test_console.py：定義済みの Numpy 配列に対してアルゴリズムを実行し、検出された輪郭の詳細（座標、階層関係など）をコンソールに出力するテスト用スクリプト ・test_image.py：画像ファイルを読み込み、輪郭抽出を実行して結果を画像として保存するコマンドラインツール ・sample_input.png：test_image.py で使用する入力画像例 ・sample_output.png：sample_input.png に対して test_image.png を実行した結果の出力画像
動作環境
・Python ・NumPy ・Pillow（画像を読み込むtest_image.pyにのみ必要）
サポートとフィードバック
不明点、不具合、またはご意見等がある場合は、ショップ経由または下記のメールアドレス宛にお気軽にお問合せください。 zhixiang-service@outlook.com 皆様のフィードバックをもとに、さらなる改善を行っていきます。
利用規約
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アップデート履歴
[2025-10-05: v1.0.0] 初リリース。Suzuki氏のアルゴリズム1導入