「motpy」は、物体追跡（Multi-Object Tracking）を簡単に実現できるPythonライブラリです。
本記事では、motpyの概要、準備手順、使い方、そして具体的な応用例を紹介します。
リアルタイム映像や動画解析を利用する際に役立つツールとして、ぜひ活用してください。
映像から動いているものを追跡してマーキングするプログラムを作りたいです！
Pythonで作るにはどうすればよいでしょうか？
「motPy」というライブラリを使ってみてはどうでしょう！
環境構築を行えば簡単に利用できます。
リアルタイムな映像や動画ファイル内の物体を追跡し、その動きを時間軸に沿って確認できますよ！
motpyとは？
motpyは、リアルタイム映像や動画ファイル内の物体を追跡し、その動きを時間軸で確認するためのPythonライブラリです。
例えば、監視カメラ映像内での人物や車両の追跡、スポーツ映像での選手の動きの分析など、多様な場面で活用できます。
公式リポジトリ: motpy GitHub
準備手順
motpyを始めるには、以下の手順で環境をセットアップしてください。
1. ライブラリのインストール
以下のコマンドを使用して必要なライブラリをインストールします。
pip install motpy
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_dev.txt- motpy: ライブラリ本体
- requirements.txt: 必要なライブラリ群
- requirements_dev.txt: 開発時に必要な追加ライブラリ
2. Pythonスクリプト内でのセットアップ
スクリプト内でmotpyを使用するために必要なライブラリをインポートします。
from motpy import Detection, MultiObjectTracker主な機能と使用例
1. リアルタイムでの物体追跡
カメラ映像を使用して顔や物体を追跡可能です。
例えば、以下のように顔検出の結果を利用して動きを追跡できます。
使用例:
- スマートデバイスの顔追尾機能
- インタラクティブなビデオアート
2. 動画ファイルでの追跡
動画ファイルを解析し、車や人物などの物体を追跡できます。
交通監視やスポーツ分析に役立ちます。
使用例:
- 車両追跡による交通流の分析
- 動物行動のモニタリング
実際の使い方
以下に、motpyを用いた追跡の基本的な流れを示します。
ステップ1: トラッカーの初期化
追跡用のトラッカーオブジェクトを作成します。
# トラッカーの初期化
tracker = MultiObjectTracker(dt=0.1)ステップ2: 検出データのフィード
検出された物体（例: バウンディングボックス情報）をトラッカーに渡します。
# 検出データ（バウンディングボックス情報と信頼スコア）
detections = [Detection(box=[100, 50, 200, 150], score=0.9)]
# トラッカーにデータを渡す
tracker.step(detections=detections)
ステップ3: 追跡結果の取得
追跡結果を取得し、表示または保存します。
# 現在のトラック情報を取得
tracks = tracker.active_tracks()
for track in tracks:
print(track)応用例
- 監視システム
- 防犯カメラ映像での不審者追跡や行動分析に利用可能。
- スポーツ解析
- 試合映像で選手の動きを追跡し、パフォーマンスを可視化。
- 交通監視
- 道路上の車両追跡を通じて、交通流や混雑状況を分析。
まとめ
motpyは、シンプルなAPIで物体追跡を効率的に実現できる強力なライブラリです。
リアルタイム映像や動画ファイルでの追跡を通じて、監視、解析、エンターテインメントなど幅広い分野で活躍します。
さらに詳しい情報や応用例を知りたい場合は、公式リポジトリ motpy GitHub を参考にしてください。
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