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マニアック

【Python × Depth Anything】RGB動画からDepthマップを自動生成

depthデータは、kinectやrealsenseを使うと直接的に計測することが可能ではありますが、簡便性でいうと見慣れなかったりする点から使いにくいイメージがあります。近年では、depth-anythingモデルと呼ばれるRGB画像から...
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【Python基礎】ファイルとディレクトリ構造の基本|

Python初心者がつまずきやすいのが「ファイルが読めない」「CSVが保存できない」問題があります。その原因の多くはディレクトリ構造(フォルダ配置)やパスの指定ミスが原因であることが多いです。プログラミングをあまりしたことがない人にとっては...
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【STEF×動作分析】簡易上肢機能検査を運動学的に可視化するWebアプリの活用法!

✅ 概要STEF(Simple Test for Evaluating Hand Function)は、上肢・手指の巧緻性や協調性を測る臨床評価です。この検査は網羅的に様々な物品操作能力を評価することができる利点はある一方で、STEFの評価...
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【Streamlit×MediaPipe】スティックピクチャをWebで描画

前回の記事(記事URL:)では、肩関節が最大外転位になった際のスナップショットを描画するようなwebアプリをpythonで作成しました。しかしながら、動作というのは開始から終了までの一連の流れから変化を見たいケースもあると考えています。そこ...
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【Python×MediaPipe】CSV出力&肩関節レポートの利用方法

これまでの記事では、自分のパソコンにpythonを利用できる環境を構築して、ローカルで解析や骨格推定を行う方法を書いてきました。しかしながら、いきなり自分でpythonコードを書いて、ディレクトリ構造を考えてパッケージを入れてというのはやは...
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【Python基礎】意外とハマる?データ型エラーとその対処法

✅ この記事でわかることMediaPipeなどで解析を進めていると、いくつかのエラーに遭遇することがあると思います。そのエラーの中には、データの「型」に関連するものがあり、基礎的な知識が必要になります。この記事ではCSV形式の骨格データを扱...
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【Python×MediaPipe】スティックピクチャで動作を可視化する

✅ スティックピクチャとは?mediapipeに限らず、他の三次元動作解析装置から得られる結果は大抵の場合、各ランドマークの座標の位置の時系列データで提供されることがほとんどです。このままのデータの状態ではいったい動作どうなっているかという...
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【動作分析の基本】時系列波形で“動き”を見える化する|MediaPipe座標をPythonでグラフ化

✅ はじめに|動きの“波形”って何がわかるの?動画から抽出された骨格データ(CSVファイル)を時系列波形のようなグラフに変換することで、見た目では分からないような「動作の特徴」を視覚化することが可能になります。今回は、matplotlibと...
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【初心者向け】CSVって何?Pythonで読み込む方法と仕組みをやさしく解説|pandasとnumpyの基本も紹介

✅ はじめに|CSVは動作分析の入り口!骨格推定で出力される .csv ファイル。そもそも「CSVってなに?」「Pythonでどう使うの?」と思っている方も多いのではないでしょうか。今回は、Python初心者でも理解できるように:✅ CSV...
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【MediaPipe×Python】上肢の肩関節外転を可視化して解析する方法|ピクセル座標から定量評価

✅ はじめに|肩関節の動きの定量化リハビリで重要な要素には「肩関節の可動域(外転や挙上)」があります。通常の場合は目視による評価が一般的ですが、動画を用いた骨格推定を行うことで、動作を数値客観化して定量することが可能です。今回は、前回の記事...