Opencv MCP Server

🚀 OpenCV MCP サーバー

OpenCV MCP（Open Source Computer Vision Machine Learning Processing）サーバーは、Pythonベースの画像およびビデオ処理ツールです。OpenCVライブラリの機能と機械学習モデルを組み合わせ、リアルタイム処理、バッチ処理、およびクラウドデプロイメントをサポートします。

🚀 クイックスタート

OpenCV MCPサーバーを使い始めるには、以下のコマンドを実行してインストールします。

pip install opencv-mcp-server

✨ 主な機能

コア機能

• 画像処理：画像の強化、フィルタリング、エッジ検出などの操作を含みます。
• 物体検出：YOLO、Faster R-CNNなどのモデルを使用して物体を識別します。
• ビデオ分析：ビデオストリームのリアルタイム監視とイベント検出を実現します。
• 機械学習の統合：TensorFlow、PyTorchなどのフレームワークのモデルデプロイをサポートします。
• クラウドサービスのサポート：REST APIインターフェースを提供し、他のシステムとの統合を容易にします。

📦 インストール

pip install opencv-mcp-server

💻 使用例

基本的な使用法

画像処理ツール

画像リサイズツール（resize_image_tool）

画像の幅と高さを調整します。

result = resize_image_tool(
    image_path="input.jpg",
    width=800,
    height=600
)
resized_image_path = result["output_path"]

フィルタ適用ツール（apply_filter_tool）

様々なタイプの画像フィルタを適用します。 パラメータ：

• image_path: 入力画像のパス。
• filter_type: フィルタのタイプ（"gaussian", "median", "blur" など）。
• kernel_size: カーネルサイズ（デフォルトは3）。
• sigma: ガウシアン標準偏差（ガウシアンフィルタのみ適用）。

機械学習ツール

物体検出ツール（detect_objects_tool）

事前学習済みのモデルを使用して画像内の物体を検出します。 パラメータ：

• image_path: 入力画像のパス。
• confidence_threshold: 信頼度の閾値（デフォルトは0.5）。
• nms_threshold: 非最大抑制の閾値（デフォルトは0.4）。

ビデオ処理ツール

ビデオフレーム抽出ツール（extract_video_frames_tool）

ビデオファイルから特定のフレームを抽出します。 パラメータ：

• video_path: 入力ビデオのパス。
• start_frame: 開始フレーム番号（デフォルトは0）。
• step: フレームのステップ（デフォルトは1）。
• max_frames: 最大抽出フレーム数（デフォルトは無制限）。

ビデオ物体検出ツール（detect_video_objects_tool）

ビデオストリーム内の物体をリアルタイムで検出します。 パラメータ：

• video_path: 入力ビデオのパス。
• model_paths: 事前学習済みモデルのパスのリスト。
• confidence_threshold: 信頼度の閾値（デフォルトは0.5）。
• frame_step: フレーム処理のステップ（デフォルトは1）。

その他のツール

ヒストグラム生成ツール（generate_histogram_tool）

画像の色ヒストグラムを生成します。 パラメータ：

• image_path: 入力画像のパス。
• color_space: 色空間（"RGB", "HSV", "LUV" など）。
• bins: ヒストグラムのビン数（デフォルトは256）。

高度な使用法

基本的な画像処理

result = apply_filter_tool(
    image_path="input.jpg",
    filter_type="gaussian",
    kernel_size=5
)
filtered_image_path = result["output_path"]

物体検出と追跡

detections = detect_objects_tool(
    image_path="input.jpg",
    confidence_threshold=0.7,
    nms_threshold=0.3
)
for detection in detections:
    print(f"Detected object: {detection['label']}, Confidence: {detection['confidence']}")

ビデオ処理

frames = extract_video_frames_tool(
    video_path="input.mp4",
    start_frame=0,
    step=10,
    max_frames=50
)
for frame in frames:
    print(f"Frame {frame['index']} extracted at path: {frame['path']}")

📚 ドキュメント

実際のアプリケーションシナリオ

スマート交通

• ナンバープレート認識：物体検出とOCR技術を使用して自動ナンバープレート認識を実現します。
• 交通量監視：ビデオストリームをリアルタイムで分析し、車両と歩行者の数を統計します。

防犯監視

• 異常行動検出：ディープラーニングモデルを通じてビデオ内の異常行動を検出します。
• 顔認識：入退室管理システムに導入して身元検証を行います。

医療画像処理

• 腫瘍検出：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して医療画像内の病変領域を識別する支援を行います。
• 画像強化：低品質の医療画像の読み取り性を向上させます。

ロードマップ

計画された機能

• 統計分析ツール：データ可視化と統計分析機能を統合し、ユーザーが処理結果を分析しやすくします。
• 自動モデル更新：オンラインで事前学習済みモデルを更新し、検出精度と速度を維持します。
• 拡張ハードウェアサポート：サーバーバージョンを最適化し、NVIDIA GPUなどのより多くのタイプのハードウェアアクセラレーションをサポートします。

将来の計画

• マルチモーダルデータ処理：画像、テキスト、音声などの複数のタイプのデータを同時に処理することをサポートします。
• 強化されたプライバシー保護：連合学習（Federated Learning）技術を導入し、ユーザーデータのプライバシーを保護します。
• クラウドネイティブデプロイメント：コンテナ化デプロイメントプロセスを最適化し、Kubernetes環境での実行効率を向上させます。

貢献

参加方法

1. 問題フィードバック：GitHubを通じてissueを提出し、使用中に遭遇した問題を報告します。
2. 機能提案：新しい機能や改善提案を提出し、要件の議論に参加します。
3. コード貢献：プロジェクトリポジトリをForkし、Pull Requestを提出します。

商用サポート

商用利用の場合は、プロジェクトメンテナに連絡してライセンスと関連サポートサービスを取得してください。