OpenCV入門編(画像処理とPython)

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画像や動画の処理に特化したコンピュータービジョンのライブラリにOpenCVというものがあります。ここではPythonとOpenCVを使って基本的な画像処理を学んでいきましょう。

Pythonのデータ分析でライブラリのNumPy、Pandas、Matplotlibなどを使いますが、機械学習の中で画像認証と言ったものも扱われており、画像や動画の処理も必要になってきます。

ここでは、OpenCVの公式サイトで扱っている内容を参考に進めて行きたいと思います。

OpenCV: OpenCV-Python Tutorials

上記サイトは英語ですが、以前のチュートリアルを日本語訳されたものもあります。

OpenCV-Pythonチュートリアル — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation

画像処理までになると高い数学的な素養があった方が深い理解には役立つとは思いますが、ここでは厳密な数学的な説明は行いません。とりあえず動かしてみるということに主眼を置いています。関心のある方はいろいろと検索や専門書に当たってみてください。

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OpenCVを使った画像ファイルの操作の基礎

OpenCVライブラリをインポートして、画像ファイルの基本的な操作を学んでいきます。

OpenCVのインストール

OpenCVを使ったimageファイルの画像処理の基礎

図形の描画 – rectangle(), circle(), line(), putText(), polylines()

マウスでの直接描画 – setMouseCallback()とマウスイベント

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OpenCVとPythonを使った画像処理

ここでは画像の色々な処理を学んでいきます。

カラーマップの変換 – RGB, HLS, HSV

画像の合成 – addWeighted(), bitwise演算, ROI

ピクセル毎の論理演算 – AND, OR, XOR, NOT

画像の2値化 – 閾値処理

画像のぼかしと平滑化

モルフォロジー変換 – erode(), dilate(), morphologyEx()

画像の勾配 – Sobel(), Laplacian()

画像のヒストグラム – calcHist(), equalizeHist()

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OpenCVとPythonを使った動画の基礎

webカメラを使って動画の処理について学んでいきます。

webカメラの接続と動画の保存

動画ファイルを再生する

動画に図形を描画する

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OpenCVとPythonを使った物体の検出

ここでは画像処理の中での物体の検出について学んでいきます。

テンプレートマッチング

Harrisコーナー検出とShi-Tomasiコーナー検出

エッジ検出- Canny法

チェスボードとサークルグリッドのマーカー検出

輪郭の検出 – findContours(), drawContours()

特徴量マッチング

Watershedアルゴリズム

Watershedアルゴリズムとカスタムシード

Haar Cascadesによる顔検出

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OpenCVとPythonを使った物体の追跡

ここでは物体の追跡(Object Tracking)について学んでいきます。

Lucas-Kanade法を使ったオプティカルフロー

密なオプティカルフロー – calcOpticalFlowFarneback()

MeanShiftとCamShiftによる物体の発見・追跡

Tracking APIを使った物体追跡

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