本書で扱うランレングスコード法は、解析が完全で速度も高速です。また、大量のメモリを必要としません。能力が低いCPU でも問題なく採用できます。

図を多用して順を追ってアルゴリズムの解説をしています。商業出版物も含め日本国内でもっとも詳しい解説本(うすい本)と自負しております。

ソースコードやデバッグ用のツールをダウンロードできるウェブページもご用意しています。
　
　
～～～ 以降はお時間のあるときにお読みください ～～～
　
　
筆者は検査・計測の業界で⻑年仕事をしてきましたが、ブロッブ解析(ラベリング)の具体的な実装を詳しく説明しているウェブページや書籍に出会ったことはありません。実装は企業や大学の研究室の中で半ば秘伝として伝えられてきたように思います。

およそ40 年前、電総研(いまの産総研)が製作したSPIDERという画像処理ライブラリがあり、そのライブラリにはブロッブ解析が正確かつ高速に実施できる手法がプログラムソースとして公開されていました。昔はインターネットなどなかったので、コンピュータプログラマの中でも画像処理に携わる人しか、その手法を知りえませんでした。そういった事情で、なんとなく秘伝になったようです。

昨今では OpenCV というオープンソースの画像処理ライブラリがあります。それはインターネットを通じて入手することができます。もちろんブロッブ解析のソースコードも含まれています。しかし OpenCV のブロッブ解析のソースコードを前知識なしに読み解くことは難しいでしょう。

2025年現在、自動外観検査の分野ではディープラーニングを利用したAI画像処理が従来型のルールベース画像処理を置き換えつつあり、従来型画像処理の基本であるブラー(ぼかし)処理、微分処理、二値化処理などの実装技術は不要になってきています。

セマンティックセグメンテーションという技術を使えばブロッブ解析さえも不要になる勢いです。

このような技術トレンドにおいて、ブロッブ解析の具体的手法が秘伝のまま歴史に埋もれてしまうことを危惧し、秘伝を薄い本として公開することにしました。

もしブロッブ解析が時代遅れの技術になったとしても、これは初心者プログラマにとってコーディング能力を高める良い題材です。本書の内容を仕事や勉学にご活用ください。