切り抜き資料：街角スナップ（写真風／イラスト風）

同じ構図の2枚の画像から、指定された9種類の物体の位置（バウンディングボックス）を目視で特定し、切り抜いた結果です。枠の座標はすべて元画像（1086×1448 px）のピクセル座標です。

2 枚写真風 / イラスト風（同じ構図）

9 種類 → 10 枠9番は「横断歩道」と「信号機」が両方写っているため両方を切り抜き

20 個切り抜きPNG（crops/ フォルダ）

目視で決定検出モデル・外部APIは不使用。拡大グリッドで境界を確認

座標の見方
左上が原点 (0,0)。xは右方向、yは下方向。(x, y) が枠の左上角、width × height が枠の大きさです。
切り抜きは image.crop((x, y, x+width, y+height)) と同じ範囲です。

1. 元画像に枠を重ねた図と切り抜き一覧

枠または右側のカードにマウスを乗せると、対応する物体が強調されます。カードをクリックすると画像側の枠へスクロールします。

枠を表示

同じ物体の切り抜きを横に並べています。座標は x, y, width × height（px）。

#	対象	写真風切り抜き	写真風座標	イラスト風切り抜き	イラスト風座標

6. 日本語の看板：画面内には「さくら書店」の店名看板のほか、「読書で広がる新しい世界」の立て看板、「やさしい街やさしい未来」の縦バナー、「歩行者自転車専用」「桜通り」の標識もあります。「背景の看板」として最も主要なさくら書店の店名看板を対象にしました。看板は斜めに写っているため、四角い枠では左下に店内が少し入ります。
9. 横断歩道／信号機：両方写っているため両方切り抜きました（9 = 横断歩道、10 = 歩行者用信号機）。横断歩道は手前の大きいもの（女性の右奥〜自転車の後ろ）を対象とし、遠くの別の横断歩道は含めていません。
2. トートバッグ：肩ひも（肩の位置から）とバッグ本体を含めています。3. スマートフォン・4. コーヒーカップは本体のみで、持っている手の大部分は含めていません。
5. スニーカー：左右両足を1枠にし、ジーンズの裾に隠れていない見えている部分の上端から靴底までです。
8. 自転車：後輪は画像の右端で切れているため、枠の右端は画像の端（x=1086）です。
データ本体：boxes.json／切り抜きPNG：crops/（例 crops/photo_01_face.png）