📷 コンピュータビジョン入門シリーズ v1.0

OpenCVによる基本的な画像処理から、深層学習を用いた物体検出、セマンティックセグメンテーション、画像生成まで幅広く学習します

シリーズ概要

このシリーズは、コンピュータビジョン（Computer Vision）の理論と実装を基礎から段階的に学べる全5章構成の実践的教育コンテンツです。

コンピュータビジョン（Computer Vision）は、コンピュータが画像や動画から意味のある情報を抽出し理解するための技術です。画像フィルタリングやエッジ検出といった古典的な画像処理技術から、CNNを用いた画像分類、YOLOやFaster R-CNNによる物体検出、U-NetやMask R-CNNによるセマンティックセグメンテーション、さらにはGANやDiffusion Modelによる画像生成まで、コンピュータビジョンの技術は多岐にわたります。自動運転、医療画像診断、製造業の品質検査、顔認証システム、AR/VRアプリケーションなど、あらゆる産業で活用されています。Google、Tesla、Amazon、Metaといった企業が実用化している画像認識技術を理解し、実装できるようになります。OpenCV、PyTorch、TensorFlowなどの主要ライブラリを使った実践的な知識を提供します。

特徴:

• ✅ 理論から実践まで: 画像処理の基礎から最新の深層学習技術まで体系的に学習
• ✅ 実装重視: 50個以上の実行可能なPython/OpenCV/PyTorchコード例
• ✅ 実務指向: 実際のアプリケーションを想定した実践的なプロジェクト
• ✅ 最新技術準拠: YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Transformerを使った実装
• ✅ 実用的応用: 物体検出・セグメンテーション・姿勢推定・画像生成の実践

総学習時間: 6-7時間（コード実行と演習を含む）

学習の進め方

推奨学習順序

初学者の方（コンピュータビジョンをまったく知らない）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章（全章推奨）
- 所要時間: 6-7時間

中級者の方（機械学習の経験あり）:
- 第2章 → 第3章 → 第4章 → 第5章
- 所要時間: 5-6時間

特定トピックの強化:
- 画像処理基礎・OpenCV: 第1章（集中学習）
- CNN・画像分類: 第2章（集中学習）
- 物体検出: 第3章（集中学習）
- セグメンテーション: 第4章（集中学習）
- 応用技術: 第5章（集中学習）
- 所要時間: 70-90分/章

各章の詳細

第1章：画像処理の基礎

難易度: 初級
読了時間: 70-80分
コード例: 12個

学習内容

1. 画像の基礎 - ピクセル、色空間（RGB、HSV、グレースケール）、画像形式
2. OpenCV入門 - 画像の読み込み・保存・表示、基本操作
3. フィルタリング - ぼかし、シャープ化、ノイズ除去
4. エッジ検出 - Sobel、Canny、ラプラシアン
5. 特徴抽出 - SIFT、SURF、ORB、Harris Corner

学習目標

• ✅ 画像の基本構造と色空間を理解する
• ✅ OpenCVで画像を操作できる
• ✅ 各種フィルタを適用できる
• ✅ エッジ検出アルゴリズムを使える
• ✅ 画像から特徴量を抽出できる

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第2章：画像分類

難易度: 初級〜中級
読了時間: 80-90分
コード例: 11個

学習内容

1. CNN（畳み込みニューラルネットワーク） - 畳み込み層、プーリング層、全結合層
2. 代表的なCNNアーキテクチャ - LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、EfficientNet
3. Transfer Learning - 事前学習済みモデルの活用、Fine-tuning
4. Data Augmentation - 回転、反転、クロッピング、色調整
5. 実践プロジェクト - CIFAR-10、ImageNetでの画像分類

学習目標

• ✅ CNNの仕組みを理解する
• ✅ 代表的なCNNアーキテクチャを説明できる
• ✅ Transfer Learningを実装できる
• ✅ Data Augmentationを適用できる
• ✅ 画像分類モデルを構築・評価できる

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第3章：物体検出

難易度: 中級
読了時間: 80-90分
コード例: 10個

学習内容

1. 物体検出の基礎 - Bounding Box、IoU、NMS、mAP評価指標
2. Two-Stage検出器 - R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN
3. One-Stage検出器 - YOLO（v3, v5, v8）、SSD、RetinaNet
4. Anchor-Free検出器 - FCOS、CenterNet、EfficientDet
5. 実践プロジェクト - COCO、Pascal VOCでの物体検出

学習目標

• ✅ 物体検出の基本概念を理解する
• ✅ Two-StageとOne-Stageの違いを説明できる
• ✅ YOLOで物体検出を実装できる
• ✅ 検出結果を評価できる（mAP計算）
• ✅ カスタムデータセットで検出器を訓練できる

第3章を読む →

第4章：セグメンテーション

難易度: 中級
読了時間: 70-80分
コード例: 9個

学習内容

1. セグメンテーションの種類 - Semantic、Instance、Panoptic Segmentation
2. U-Net - エンコーダ・デコーダ構造、Skip Connection
3. Mask R-CNN - Instance Segmentationの実装
4. DeepLab - Atrous Convolution、ASPP、セマンティックセグメンテーション
5. 実践プロジェクト - 医療画像セグメンテーション、自動運転シーン理解

学習目標

• ✅ セグメンテーションの種類を理解する
• ✅ U-Netの仕組みを説明できる
• ✅ Mask R-CNNを実装できる
• ✅ セグメンテーション結果を評価できる（IoU、Dice係数）
• ✅ カスタムデータセットでセグメンテーションモデルを訓練できる

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第5章：応用技術

難易度: 中級〜上級
読了時間: 80-90分
コード例: 10個

学習内容

1. 姿勢推定 - OpenPose、MediaPipe、キーポイント検出
2. 顔認識 - 顔検出、顔ランドマーク、顔認証（FaceNet、ArcFace）
3. 画像生成 - GAN、VAE、Diffusion Models、StyleGAN
4. OCR（文字認識） - CRNN、Tesseract、EasyOCR、TrOCR
5. Vision Transformer - ViT、DINO、CLIP、マルチモーダル学習

学習目標

• ✅ 姿勢推定を実装できる
• ✅ 顔認識システムを構築できる
• ✅ 画像生成モデルを使える
• ✅ OCRシステムを実装できる
• ✅ Vision Transformerの仕組みを理解する

第5章を読む →

全体の学習成果

このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：

知識レベル（Understanding）

• ✅ 画像処理の基礎とOpenCVの使い方を説明できる
• ✅ CNN・物体検出・セグメンテーションの仕組みを理解している
• ✅ YOLO・U-Net・Mask R-CNNの役割と使い分けを説明できる
• ✅ 姿勢推定・顔認識・画像生成の技術を理解している
• ✅ コンピュータビジョンの最新技術動向を説明できる

実践スキル（Doing）

• ✅ OpenCVで画像処理を実装できる
• ✅ CNNで画像分類モデルを構築できる
• ✅ YOLOで物体検出システムを作成できる
• ✅ U-NetやMask R-CNNでセグメンテーションを実装できる
• ✅ 姿勢推定・顔認識・OCRシステムを開発できる

応用力（Applying）

• ✅ プロジェクトに適したコンピュータビジョン技術を選択できる
• ✅ カスタムデータセットで独自モデルを訓練できる
• ✅ モデルの性能を適切に評価できる
• ✅ コンピュータビジョンシステムを設計・実装できる
• ✅ 実世界の問題にコンピュータビジョンを適用できる

前提知識

このシリーズを効果的に学習するために、以下の知識があることが望ましいです：

必須（Must Have）

• ✅ Python基礎: 変数、関数、クラス、モジュール
• ✅ NumPy基礎: 配列操作、ベクトル・行列演算
• ✅ 機械学習の基礎: 学習・評価・テストの概念
• ✅ 線形代数基礎: ベクトル、行列、行列積
• ✅ PyTorch/TensorFlow基礎: テンソル操作、モデル構築（推奨）

推奨（Nice to Have）

• 💡 深層学習基礎: ニューラルネットワーク、勾配降下法
• 💡 画像処理の経験: PIL、OpenCVの使用経験
• 💡 微分積分基礎: 偏微分、勾配（深層学習のため）
• 💡 統計基礎: 確率分布、期待値（評価指標のため）
• 💡 GPU環境: CUDA、GPUでの学習経験

推奨される前の学習:

• 📚 機械学習入門シリーズ - ML基礎知識
• 📚 深層学習基礎 - ニューラルネットワーク、PyTorch
• 📚 データサイエンスのためのPython - NumPy、pandas、matplotlib
• 📚 機械学習のための線形代数 - ベクトル、行列演算

使用技術とツール

主要ライブラリ

• OpenCV 4.8+ - 画像処理、コンピュータビジョン
• PyTorch 2.0+ - 深層学習フレームワーク
• torchvision 0.15+ - 画像データセット、モデル、変換
• NumPy 1.24+ - 数値計算
• Matplotlib 3.7+ - 可視化
• Pillow 10.0+ - 画像処理
• albumentations 1.3+ - Data Augmentation

特化ライブラリ

• Ultralytics YOLOv8 - 物体検出
• MMDetection - 物体検出フレームワーク
• Detectron2 - Facebook AIの検出・セグメンテーションライブラリ
• MediaPipe - 姿勢推定、顔認識
• EasyOCR - 文字認識
• timm - PyTorch Image Models

開発環境

• Python 3.8+ - プログラミング言語
• Jupyter Notebook - 対話的開発環境
• Google Colab - クラウドGPU環境（推奨）
• CUDA 11.8+ - GPU加速（推奨）
• cuDNN 8.6+ - 深層学習GPU最適化

データセット

• ImageNet - 大規模画像分類データセット
• COCO - 物体検出・セグメンテーションデータセット
• CIFAR-10/100 - 小規模画像分類データセット
• Pascal VOC - 物体検出データセット
• Cityscapes - 自動運転セグメンテーションデータセット

さあ、始めましょう！

準備はできましたか？ 第1章から始めて、コンピュータビジョンの技術を習得しましょう！

第1章: 画像処理の基礎 →

次のステップ

このシリーズを完了した後、以下のトピックへ進むことをお勧めします：

深掘り学習

• 📚 3Dコンピュータビジョン: ステレオビジョン、3D再構成、SLAM
• 📚 動画解析: 動作認識、物体追跡、時系列解析
• 📚 マルチモーダル学習: CLIP、ALIGN、画像とテキストの統合
• 📚 エッジデバイス展開: TensorRT、ONNX、モバイル最適化

関連シリーズ

• 🎯 深層学習応用 - Transformer、Attention、最新アーキテクチャ
• 🎯 自動運転のためのCV - センサーフュージョン、シーン理解
• 🎯 医療画像解析 - CT、MRI、病変検出

実践プロジェクト

• 🚀 リアルタイム物体検出システム - Webカメラを使った検出アプリ
• 🚀 顔認証システム構築 - 顔検出から認証までの実装
• 🚀 医療画像セグメンテーション - 肺・腫瘍のセグメンテーション
• 🚀 自動運転シミュレータ - レーン検出、車両検出、シーン理解

更新履歴

• 2025-10-21: v1.0 初版公開

あなたのコンピュータビジョンの旅はここから始まります！