ConvNeXt V2による画像分類（動画像向けプログラム）（ソースコードと実行結果）

Python開発環境，ライブラリ類

ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。

Python 3.12 のインストール

インストール済みの場合は実行不要。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行する。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要である。

REM Python をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent
REM Python のパス設定
set "PYTHON_PATH=C:\Program Files\Python312"
set "PYTHON_SCRIPTS_PATH=C:\Program Files\Python312\Scripts"
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_PATH%" /M >nul
echo "%PATH%" | find /i "%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" >nul
if errorlevel 1 setx PATH "%PATH%;%PYTHON_SCRIPTS_PATH%" /M >nul

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

AI エディタ Windsurf のインストール

Pythonプログラムの編集・実行には、AI エディタの利用を推奨する。ここでは，Windsurfのインストールを説明する。

管理者権限でコマンドプロンプトを起動（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行して、Windsurfをシステム全体にインストールする。管理者権限は、wingetの--scope machineオプションでシステム全体にソフトウェアをインストールするために必要となる。

winget install --scope machine Codeium.Windsurf -e --silent

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

必要なライブラリのインストール

コマンドプロンプトを管理者として実行（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー > cmd と入力 > 右クリック > 「管理者として実行」）し、以下を実行する


pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
pip install timm opencv-python pillow

ConvNeXt V2による画像分類プログラム

概要

ソースコード


# ConvNeXt V2による画像分類プログラム
# 特徴技術名: ConvNeXt V2
# 出典: Woo, S., et al. (2023). ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders.
#       CVPR 2023. https://arxiv.org/abs/2301.00808
# 特徴機能: Global Response Normalization (GRN) - チャネル間の特徴競合を強化し、
#           Masked Autoencoder (MAE) による自己教師あり事前学習で表現力を向上
# 学習済みモデル: convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k（timm実装版、ImageNet-22k→1k事前学習済み、約89Mパラメータ）
#                URL: https://huggingface.co/timm/convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k
# 方式設計
#   - 関連利用技術:
#     * timm（PyTorch Image Models）: 学習済みモデル提供
#     * OpenCV: 動画・カメラ入力とリアルタイム表示
#     * PIL/Pillow: 画像前処理と日本語フォント描画
#     * tkinter: ファイル選択UI
#   - 入力と出力:
#     入力: 動画（ユーザは「0:動画ファイル、1:カメラ、2:サンプル動画」のメニューで選択。0:動画ファイルの場合はtkinterでファイル選択。1の場合はOpenCVでカメラが開く。2の場合はhttps://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/vtest.aviを使用）
#     出力: OpenCV画面でリアルタイム表示、各フレームごとにprint()による分類結果表示、プログラム終了時result.txtファイル保存
#   - 処理手順:
#     1. 動画入力の取得・前処理（RGB変換、timm標準変換）
#     2. ConvNeXt V2モデルによる推論実行
#     3. Top-5分類結果の算出・日本語表示
#     4. リアルタイム画面描画・結果保存
#   - 前処理: timm標準データ変換（正規化、リサイズ）によるImageNet互換形式変換
#   - 後処理: ソフトマックス確率変換、Top-k選択、日本語フォント描画
#   - 追加処理: フレームバッファクリア（最新フレーム取得）、日本語結果表示（PIL/OpenCV併用）
#   - 調整を必要とする設定値: MODEL_NAME（学習済みモデル選択）、FONT_SIZE（表示サイズ）
# 将来方策: プログラム内でのモデル性能比較機能（複数ConvNeXt V2モデルの精度・速度測定）
# その他の重要事項: Windows環境対応、DirectShowバックエンド使用（Windows環境時）
# 前準備: pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
#         pip install timm opencv-python pillow

import cv2
import numpy as np
import torch
import timm
import torch.nn.functional as F
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import urllib.request
import time
from datetime import datetime

# GPU/CPU自動選択
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f'デバイス: {str(device)}')

# 定数定義
MODEL_NAME = 'convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k'  # ConvNeXt V2に変更
FONT_PATH = 'C:/Windows/Fonts/meiryo.ttc'
FONT_SIZE = 18
TOP_K = 5

# ImageNet クラス名リスト
IMAGENET_CLASSES = [
    'tench', 'goldfish', 'great white shark', 'tiger shark', 'hammerhead', 'electric ray', 'stingray', 'cock', 'hen', 'ostrich',
    'brambling', 'goldfinch', 'house finch', 'junco', 'indigo bunting', 'robin', 'bulbul', 'jay', 'magpie', 'chickadee',
    'water ouzel', 'kite', 'bald eagle', 'vulture', 'great grey owl', 'European fire salamander', 'common newt', 'eft', 'spotted salamander', 'axolotl',
    'bullfrog', 'tree frog', 'tailed frog', 'loggerhead', 'leatherback turtle', 'mud turtle', 'terrapin', 'box turtle', 'banded gecko', 'common iguana',
    'American chameleon', 'whiptail', 'agama', 'frilled lizard', 'alligator lizard', 'Gila monster', 'green lizard', 'African chameleon', 'Komodo dragon', 'African crocodile',
    'American alligator', 'triceratops', 'thunder snake', 'ringneck snake', 'hognose snake', 'green snake', 'king snake', 'garter snake', 'water snake', 'vine snake',
    'night snake', 'boa constrictor', 'rock python', 'Indian cobra', 'green mamba', 'sea snake', 'horned viper', 'diamondback', 'sidewinder', 'trilobite',
    'harvestman', 'scorpion', 'black and gold garden spider', 'barn spider', 'garden spider', 'black widow', 'tarantula', 'wolf spider', 'tick', 'centipede',
    'black grouse', 'ptarmigan', 'ruffed grouse', 'prairie chicken', 'peacock', 'quail', 'partridge', 'African grey', 'macaw', 'sulphur-crested cockatoo',
    'lorikeet', 'coucal', 'bee eater', 'hornbill', 'hummingbird', 'jacamar', 'toucan', 'drake', 'red-breasted merganser', 'goose',
    'black swan', 'tusker', 'echidna', 'platypus', 'wallaby', 'koala', 'wombat', 'jellyfish', 'sea anemone', 'brain coral',
    'flatworm', 'nematode', 'conch', 'snail', 'slug', 'sea slug', 'chiton', 'chambered nautilus', 'Dungeness crab', 'rock crab',
    'fiddler crab', 'king crab', 'American lobster', 'spiny lobster', 'crayfish', 'hermit crab', 'isopod', 'white stork', 'black stork', 'spoonbill',
    'flamingo', 'little blue heron', 'American egret', 'bittern', 'crane', 'limpkin', 'European gallinule', 'American coot', 'bustard', 'ruddy turnstone',
    'red-backed sandpiper', 'redshank', 'dowitcher', 'oystercatcher', 'pelican', 'king penguin', 'albatross', 'grey whale', 'killer whale', 'dugong',
    'sea lion', 'Chihuahua', 'Japanese spaniel', 'Maltese dog', 'Pekinese', 'Shih-Tzu', 'Blenheim spaniel', 'papillon', 'toy terrier', 'Rhodesian ridgeback',
    'Afghan hound', 'basset', 'beagle', 'bloodhound', 'bluetick', 'black-and-tan coonhound', 'Walker hound', 'English foxhound', 'redbone', 'borzoi',
    'Irish wolfhound', 'Italian greyhound', 'whippet', 'Ibizan hound', 'Norwegian elkhound', 'otterhound', 'Saluki', 'Scottish deerhound', 'Weimaraner', 'Staffordshire bullterrier',
    'American Staffordshire terrier', 'Bedlington terrier', 'Border terrier', 'Kerry blue terrier', 'Irish terrier', 'Norfolk terrier', 'Norwich terrier', 'Yorkshire terrier', 'wire-haired fox terrier', 'Lakeland terrier',
    'Sealyham terrier', 'Airedale', 'cairn', 'Australian terrier', 'Dandie Dinmont', 'Boston bull', 'miniature schnauzer', 'giant schnauzer', 'standard schnauzer', 'Scotch terrier',
    'Tibetan terrier', 'silky terrier', 'soft-coated wheaten terrier', 'West Highland white terrier', 'Lhasa', 'flat-coated retriever', 'curly-coated retriever', 'golden retriever', 'Labrador retriever', 'Chesapeake Bay retriever',
    'German short-haired pointer', 'vizsla', 'English setter', 'Irish setter', 'Gordon setter', 'Brittany spaniel', 'clumber', 'English springer', 'Welsh springer spaniel', 'cocker spaniel',
    'Sussex spaniel', 'Irish water spaniel', 'kuvasz', 'schipperke', 'groenendael', 'malinois', 'briard', 'kelpie', 'komondor', 'Old English sheepdog',
    'Shetland sheepdog', 'collie', 'Border collie', 'Bouvier des Flandres', 'Rottweiler', 'German shepherd', 'Doberman', 'miniature pinscher', 'Greater Swiss Mountain dog', 'Bernese mountain dog',
    'Appenzeller', 'EntleBucher', 'boxer', 'bull mastiff', 'Tibetan mastiff', 'French bulldog', 'Great Dane', 'Saint Bernard', 'Eskimo dog', 'malamute',
    'Siberian husky', 'dalmatian', 'affenpinscher', 'basenji', 'pug', 'Leonberg', 'Newfoundland', 'Great Pyrenees', 'Samoyed', 'Pomeranian',
    'chow', 'keeshond', 'Brabancon griffon', 'Pembroke', 'Cardigan', 'toy poodle', 'miniature poodle', 'standard poodle', 'Mexican hairless', 'timber wolf',
    'white wolf', 'red wolf', 'coyote', 'dingo', 'dhole', 'African hunting dog', 'hyena', 'red fox', 'kit fox', 'Arctic fox',
    'grey fox', 'tabby', 'tiger cat', 'Persian cat', 'Siamese cat', 'Egyptian cat', 'cougar', 'lynx', 'leopard', 'snow leopard',
    'jaguar', 'lion', 'tiger', 'cheetah', 'brown bear', 'American black bear', 'ice bear', 'sloth bear', 'mongoose', 'meerkat',
    'tiger beetle', 'ladybug', 'ground beetle', 'long-horned beetle', 'leaf beetle', 'dung beetle', 'rhinoceros beetle', 'weevil', 'fly', 'bee',
    'ant', 'grasshopper', 'cricket', 'walking stick', 'cockroach', 'mantis', 'cicada', 'leafhopper', 'lacewing', 'dragonfly',
    'damselfly', 'admiral', 'ringlet', 'monarch', 'cabbage butterfly', 'sulphur butterfly', 'lycaenid', 'starfish', 'sea urchin', 'sea cucumber',
    'wood rabbit', 'hare', 'Angora', 'hamster', 'porcupine', 'fox squirrel', 'marmot', 'beaver', 'guinea pig', 'sorrel',
    'zebra', 'hog', 'wild boar', 'warthog', 'hippopotamus', 'ox', 'water buffalo', 'bison', 'ram', 'bighorn',
    'ibex', 'hartebeest', 'impala', 'gazelle', 'Arabian camel', 'llama', 'weasel', 'mink', 'polecat', 'black-footed ferret',
    'otter', 'skunk', 'badger', 'armadillo', 'three-toed sloth', 'orangutan', 'gorilla', 'chimpanzee', 'gibbon', 'siamang',
    'guenon', 'patas', 'baboon', 'macaque', 'langur', 'colobus', 'proboscis monkey', 'marmoset', 'capuchin', 'howler monkey',
    'titi', 'spider monkey', 'squirrel monkey', 'Madagascar cat', 'indri', 'Indian elephant', 'African elephant', 'lesser panda', 'giant panda', 'barracouta',
    'eel', 'coho', 'rock beauty', 'anemone fish', 'sturgeon', 'gar', 'lionfish', 'puffer', 'abacus', 'abaya',
    'academic gown', 'accordion', 'acoustic guitar', 'aircraft carrier', 'airliner', 'airship', 'altar', 'ambulance', 'amphibian', 'analog clock',
    'apiary', 'apron', 'ashcan', 'assault rifle', 'backpack', 'bakery', 'balance beam', 'balloon', 'ballpoint', 'Band Aid',
    'banjo', 'bannister', 'barbell', 'barber chair', 'barbershop', 'barn', 'barometer', 'barrel', 'barrow', 'baseball',
    'basketball', 'bassinet', 'bassoon', 'bathing cap', 'bath towel', 'bathtub', 'beach wagon', 'beacon', 'beaker', 'bearskin',
    'beer bottle', 'beer glass', 'bell cote', 'bib', 'bicycle-built-for-two', 'bikini', 'binder', 'binoculars', 'birdhouse', 'boathouse',
    'bobsled', 'bolo tie', 'bonnet', 'bookcase', 'bookshop', 'bottlecap', 'bow', 'bow tie', 'brass', 'brassiere',
    'breakwater', 'breastplate', 'broom', 'bucket', 'buckle', 'bulletproof vest', 'bullet train', 'butcher shop', 'cab', 'caldron',
    'candle', 'cannon', 'canoe', 'can opener', 'cardigan', 'car mirror', 'carousel', 'carpenter\'s kit', 'carton', 'car wheel',
    'cash machine', 'cassette', 'cassette player', 'castle', 'catamaran', 'CD player', 'cello', 'cellular telephone', 'chain', 'chainlink fence',
    'chain mail', 'chain saw', 'chest', 'chiffonier', 'chime', 'china cabinet', 'Christmas stocking', 'church', 'cinema', 'cleaver',
    'cliff dwelling', 'cloak', 'clog', 'cocktail shaker', 'coffee mug', 'coffeepot', 'coil', 'combination lock', 'computer keyboard', 'confectionery',
    'container ship', 'convertible', 'corkscrew', 'cornet', 'cowboy boot', 'cowboy hat', 'cradle', 'crane', 'crash helmet', 'crate',
    'crib', 'Crock Pot', 'croquet ball', 'crutch', 'cuirass', 'dam', 'desk', 'desktop computer', 'dial telephone', 'diaper',
    'digital clock', 'digital watch', 'dining table', 'dishrag', 'dishwasher', 'disk brake', 'dock', 'dogsled', 'dome', 'doormat',
    'drilling platform', 'drum', 'drumstick', 'dumbbell', 'Dutch oven', 'electric fan', 'electric guitar', 'electric locomotive', 'entertainment center', 'envelope',
    'espresso maker', 'face powder', 'feather boa', 'file', 'fireboat', 'fire engine', 'fire screen', 'flagpole', 'flute', 'folding chair',
    'football helmet', 'forklift', 'fountain', 'fountain pen', 'four-poster', 'freight car', 'French horn', 'frying pan', 'fur coat', 'garbage truck',
    'gasmask', 'gas pump', 'goblet', 'go-kart', 'golf ball', 'golfcart', 'gondola', 'gong', 'gown', 'grand piano',
    'greenhouse', 'grille', 'grocery store', 'guillotine', 'hair slide', 'hair spray', 'half track', 'hammer', 'hamper', 'hand blower',
    'hand-held computer', 'handkerchief', 'hard disc', 'harmonica', 'harp', 'harvester', 'hatchet', 'holster', 'home theater', 'honeycomb',
    'hook', 'hoopskirt', 'horizontal bar', 'horse cart', 'hourglass', 'iPod', 'iron', 'jack-o\'-lantern', 'jean', 'jeep',
    'jersey', 'jigsaw puzzle', 'jinrikisha', 'joystick', 'kimono', 'knee pad', 'knot', 'lab coat', 'ladle', 'lampshade',
    'laptop', 'lawn mower', 'lens cap', 'letter opener', 'library', 'lifeboat', 'lighter', 'limousine', 'liner', 'lipstick',
    'Loafer', 'lotion', 'loudspeaker', 'loupe', 'lumbermill', 'magnetic compass', 'mailbag', 'mailbox', 'maillot', 'maillot (tank suit)',
    'manhole cover', 'maraca', 'marimba', 'mask', 'matchstick', 'maypole', 'maze', 'measuring cup', 'medicine chest', 'megalith',
    'microphone', 'microwave', 'military uniform', 'milk can', 'minibus', 'miniskirt', 'minivan', 'missile', 'mitten', 'mixing bowl',
    'mobile home', 'Model T', 'modem', 'monastery', 'monitor', 'moped', 'mortar', 'mortarboard', 'mosque', 'mosquito net',
    'motor scooter', 'mountain bike', 'mountain tent', 'mouse', 'mousetrap', 'moving van', 'muzzle', 'nail', 'neck brace', 'necklace',
    'nipple', 'notebook', 'obelisk', 'oboe', 'ocarina', 'odometer', 'oil filter', 'organ', 'oscilloscope', 'overskirt',
    'oxcart', 'oxygen mask', 'packet', 'paddle', 'paddlewheel', 'padlock', 'paintbrush', 'pajama', 'palace', 'panpipe',
    'paper towel', 'parachute', 'parallel bars', 'park bench', 'parking meter', 'passenger car', 'patio', 'pay-phone', 'pedestal', 'pencil box',
    'pencil sharpener', 'perfume', 'Petri dish', 'photocopier', 'pick', 'pickelhaube', 'picket fence', 'pickup', 'pier', 'piggy bank',
    'pill bottle', 'pillow', 'ping-pong ball', 'pinwheel', 'pirate', 'pitcher', 'plane', 'planetarium', 'plastic bag', 'plate rack',
    'plow', 'plunger', 'Polaroid camera', 'pole', 'police van', 'poncho', 'pool table', 'pop bottle', 'pot', 'potter\'s wheel',
    'power drill', 'prayer rug', 'printer', 'prison', 'projectile', 'projector', 'puck', 'punching bag', 'purse', 'quill',
    'quilt', 'racer', 'racket', 'radiator', 'radio', 'radio telescope', 'rain barrel', 'recreational vehicle', 'reel', 'reflex camera',
    'refrigerator', 'remote control', 'restaurant', 'revolver', 'rifle', 'rocking chair', 'rotisserie', 'rubber eraser', 'rugby ball', 'rule',
    'running shoe', 'safe', 'safety pin', 'saltshaker', 'sandal', 'sarong', 'sax', 'scabbard', 'scale', 'school bus',
    'schooner', 'scoreboard', 'screen', 'screw', 'screwdriver', 'seat belt', 'sewing machine', 'shield', 'shoe shop', 'shoji',
    'shopping basket', 'shopping cart', 'shovel', 'shower cap', 'shower curtain', 'ski', 'ski mask', 'sleeping bag', 'slide rule', 'sliding door',
    'slot', 'snorkel', 'snowmobile', 'snowplow', 'soap dispenser', 'soccer ball', 'sock', 'solar dish', 'sombrero', 'soup bowl',
    'space bar', 'space heater', 'space shuttle', 'spatula', 'speedboat', 'spider web', 'spindle', 'sports car', 'spotlight', 'stage',
    'steam locomotive', 'steel arch bridge', 'steel drum', 'stethoscope', 'stole', 'stone wall', 'stopwatch', 'stove', 'strainer', 'streetcar',
    'stretcher', 'studio couch', 'stupa', 'submarine', 'suit', 'sundial', 'sunglass', 'sunglasses', 'sunscreen', 'suspension bridge',
    'swab', 'sweatshirt', 'swimming trunks', 'swing', 'switch', 'syringe', 'table lamp', 'tank', 'tape player', 'teapot',
    'teddy', 'television', 'tennis ball', 'thatch', 'theater curtain', 'thimble', 'thresher', 'throne', 'tile roof', 'toaster',
    'tobacco shop', 'toilet seat', 'torch', 'totem pole', 'tow truck', 'toyshop', 'tractor', 'trailer truck', 'tray', 'trench coat',
    'tricycle', 'trimaran', 'tripod', 'triumphal arch', 'trolleybus', 'trombone', 'tub', 'turnstile', 'typewriter keyboard', 'umbrella',
    'unicycle', 'upright', 'vacuum', 'vase', 'vault', 'velvet', 'vending machine', 'vestment', 'viaduct', 'violin',
    'volleyball', 'waffle iron', 'wall clock', 'wallet', 'wardrobe', 'warplane', 'washbasin', 'washer', 'water bottle', 'water jug',
    'water tower', 'whiskey jug', 'whistle', 'wig', 'window screen', 'window shade', 'Windsor tie', 'wine bottle', 'wing', 'wok',
    'wooden spoon', 'wool', 'worm fence', 'wreck', 'yawl', 'yurt', 'web site', 'comic book', 'crossword puzzle', 'street sign',
    'traffic light', 'book jacket', 'menu', 'plate', 'guacamole', 'consomme', 'hot pot', 'trifle', 'ice cream', 'ice lolly',
    'French loaf', 'bagel', 'pretzel', 'cheeseburger', 'hotdog', 'mashed potato', 'head cabbage', 'broccoli', 'cauliflower', 'zucchini',
    'spaghetti squash', 'acorn squash', 'butternut squash', 'cucumber', 'artichoke', 'bell pepper', 'cardoon', 'mushroom', 'Granny Smith', 'strawberry',
    'orange', 'lemon', 'fig', 'pineapple', 'banana', 'jackfruit', 'custard apple', 'pomegranate', 'hay', 'carbonara',
    'chocolate sauce', 'dough', 'meat loaf', 'pizza', 'potpie', 'burrito', 'red wine', 'espresso', 'cup', 'eggnog',
    'alp', 'bubble', 'cliff', 'coral reef', 'geyser', 'lakeside', 'promontory', 'sandbar', 'seashore', 'valley',
    'volcano', 'ballplayer', 'groom', 'scuba diver', 'rapeseed', 'daisy', 'yellow lady\'s slipper', 'corn', 'acorn', 'hip',
    'buckeye', 'coral fungus', 'agaric', 'gyromitra', 'stinkhorn', 'earthstar', 'hen-of-the-woods', 'bolete', 'ear', 'toilet tissue'
]

# グローバル変数
frame_count = 0
results_log = []
model = None
transforms = None

def get_confidence_color(prob):
    """確信度に応じた色を返す"""
    if prob >= 0.7:
        return (0, 255, 0)    # 緑
    elif prob >= 0.5:
        return (0, 255, 255)  # 黄
    elif prob >= 0.3:
        return (0, 165, 255)  # オレンジ
    else:
        return (0, 0, 255)    # 赤

def video_frame_processing(frame):
    global frame_count, model, transforms
    current_time = time.time()
    frame_count += 1

    # 推論実行
    pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    input_tensor = transforms(pil_image).unsqueeze(0).to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_tensor)
        probabilities = F.softmax(outputs, dim=1)
        topk_prob, topk_indices = torch.topk(probabilities, TOP_K)
        topk_prob = topk_prob.cpu().numpy()[0]
        topk_indices = topk_indices.cpu().numpy()[0]

    # 日本語でトップK結果を表示
    font = ImageFont.truetype(FONT_PATH, FONT_SIZE)
    img_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
    draw.text((10, 30), f'画像分類結果 (上位{TOP_K}位):', font=font, fill=(0, 255, 0))

    # 分類結果表示
    current_result = []
    for i, (class_index, confidence) in enumerate(zip(topk_indices, topk_prob)):
        if class_index < len(IMAGENET_CLASSES):
            class_name = IMAGENET_CLASSES[class_index]
            result_text = f'{i+1}位: {class_name} ({confidence:.3f})'
            current_result.append(result_text)
            color = get_confidence_color(confidence)
            draw.text((10, 60 + i * 25), result_text, font=font, fill=color)

    processed_frame = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    result = current_result[0] if current_result else "分類なし"

    return processed_frame, result, current_time

print('=== ConvNeXt V2画像分類プログラム ===')
print('概要: ImageNet 1000クラス分類をリアルタイムで実行')
print('操作方法:')
print('  q キー: プログラム終了')
print('注意事項: 処理結果は終了時にresult.txtに保存されます')
print()

print("0: 動画ファイル")
print("1: カメラ")
print("2: サンプル動画")

choice = input("選択: ")

if choice == '0':
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()
    path = filedialog.askopenfilename()
    if not path:
        exit()
    cap = cv2.VideoCapture(path)
elif choice == '1':
    cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    if not cap.isOpened():
        cap = cv2.VideoCapture(0)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
else:
    # サンプル動画ダウンロード・処理
    SAMPLE_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/vtest.avi'
    SAMPLE_FILE = 'vtest.avi'
    urllib.request.urlretrieve(SAMPLE_URL, SAMPLE_FILE)
    cap = cv2.VideoCapture(SAMPLE_FILE)

if not cap.isOpened():
    print('動画ファイル・カメラを開けませんでした')
    exit()

# モデル読み込み
print(f'モデル {MODEL_NAME} をロード中...')
model = timm.create_model(MODEL_NAME, pretrained=True)
model = model.to(device)
model.eval()

# timm標準のデータ変換設定
data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)
transforms = timm.data.create_transform(**data_config, is_training=False)

print('モデルのロード完了')

# メイン処理
print('\n=== 動画処理開始 ===')
print('操作方法:')
print('  q キー: プログラム終了')
try:
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        MAIN_FUNC_DESC = "ConvNeXt V2画像分類"
        processed_frame, result, current_time = video_frame_processing(frame)
        cv2.imshow(MAIN_FUNC_DESC, processed_frame)
        if choice == '1':  # カメラの場合
            print(datetime.fromtimestamp(current_time).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")[:-3], result)
        else:  # 動画ファイルの場合
            print(frame_count, result)
        results_log.append(result)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
finally:
    print('\n=== プログラム終了 ===')
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    if results_log:
        with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('=== 結果 ===\n')
            f.write(f'処理フレーム数: {frame_count}\n')
            f.write(f'使用デバイス: {str(device).upper()}\n')
            if device.type == 'cuda':
                f.write(f'GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}\n')
            f.write('\n')
            f.write('\n'.join(results_log))
        print(f'\n処理結果をresult.txtに保存しました')