輪郭抽出アルゴリズムのPython実装：OpenCV不使用

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）

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