Pythonの応用 【Python】MacにAnacondaでOpenCVを導入する方法
MacにAnacondaをインストールしてPythonを利用している状況で、画像処理のOpenCVライブラリーをインストールする方法をまとめました。PythonでOpenCVを利用する環境構築が上手く行かない人も多くいるようですので、ここでは一例としての掲載です。
OpenCV
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Pythonの応用 【Python】OpenCVのTracking APIを使ったWebカメラでの物体追跡アルゴリズム
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、OpenCVには追跡アルゴリズムがTracking APIとして組み込まれています。ここでは、Boosting、MIL、KCF、TLD、MedianFlowを使って物体追跡を行います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVのMeanShiftとCamShiftによる物体の発見・追跡
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、画像中にある物体を発見・追跡するためのMeanShift、CamShiftアルゴリズムを扱います。MeanShiftは追跡する枠のサイズが固定ですが、CamShiftはサイズ調節します。
Pythonの応用 【Python】OpenCVの密なオプティカルフロー calcOpticalFlowFarneback()
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Lucas-Kanade法は「疎」の物体追跡の検出でしたが、ここでは逆に密なオプティカルフローの検出アルゴリズムであるcalcOpticalFlowFarneback()を扱います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVで物体の追跡 – Lucas-Kanade法を使ったOptical Flow
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、物体の追跡（Object Tracking）を扱います。オプティカルフロー（Optical Flow）の概念とWebカメラを使ってのLucas-Kanade法による物体の追跡を行います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVのHaar Cascadesによる顔検出
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Haar Cascadesという分類器を使って画像からの顔の検出を扱っていきます。顔の検出と顔認識とは違うことに注意しましょう。ここでは画像からの顔検出とwebカメラの顔検出を行います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVのWatershedアルゴリズムに独自のシード設定で動的に領域分割
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Watershedアルゴリズムで物体のセグメンテーションをすでに行いましたが、多くの作業がマーカーを設定するのに必要でした。ここでは、自分シードを変更して動的に扱う処理をしてみました。
Pythonの応用 【Python】OpenCVでWatershedアルゴリズムと物体のセグメンテーション
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Watershedアルゴリズムを扱います。Watershedアルゴリズムは、地形の分水嶺のイメージの概念を使ったアルゴリズムで、画像の中の接触している物体の境界を分離して認識できます。
Pythonの応用 【Python】OpenCVで特徴量マッチング – ORB, SIFT, FLANN
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、画像認識について特徴量マッチングを扱います。これは二枚目の画像中の特徴点を検出してマッチングする方法です。総当たりマッチングのORB、DIFTとFLANNベースのマッチングを扱います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVで輪郭の検出 – findContours(), drawContours()
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、輪郭の検出（Contour Detection）を扱います。輪郭検出にはfindContours()で目的に合ったRETRモードと近似を、描画にはdrawContours()を使います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVでチェス盤とサークルグリッドのマーカー検出
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、チェスボードとサークルグリッドと呼ばれるキャリブレーション器具を使って、補正のための基準となるグリッドのマーカー検出を扱います。カメラで撮影した時に生じる歪みの処理の元になります。
Pythonの応用 【Python】OpenCVでエッジ検出 – Canny法
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、ここではエッジ検出（Edge Detection）について扱います。エッジ検出とは画像から端の枠線を取り出す手法で、その代表的な手法であるCannyエッジ検出について見ていきます。
Pythonの応用 【Python】OpenCVのHarrisコーナー検出とShi-Tomasiコーナー検出
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、ここではコーナー検出を学びます。Harrisコーナー検出でcornerHarris()を、Shi-Tomasiコーナー検出でgoodFeaturesToTrack()を扱います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVでテンプレートマッチングで画像中の物体検出 – matchTemplate(), minMaxLoc()
OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、静止画から物体を認識をするテンプレートマッチングという方法を扱います。これはテンプレートを画像全体に対してスライドさせて重なる領域を比較し、類似度の高い部分に注目して物体を認識します。
Pythonの応用 【Python】OpenCVで動画に図形を描画する
OpenCVを使ったPythonでの動画処理について、webカメラで撮影しているストリーム動画の画面にマウスで図形を描写してみます。動画上の固定した位置と任意の位置へ四角形を描写しますが、setMouseCallback()を使います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVで動画ファイルを利用する
OpenCVを使ったPythonの画像処理について、webカメラで撮影して保存された動画ファイルを再生する処理を行います。単に再生するだけでは動画の速度がコンピューターの処理で早くなります。そこで、その再生速度の調整を行った処理を扱います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVで動画を扱う – カメラの接続と動画の保存
OpenCVを使ったPythonの動画処理について、映像を扱う為にwebカメラを接続します。VideoCapture()で簡単にカメラを接続することができます。動画の保存にはコーデックを指定してVideoWriter()を使います。
Pythonの応用 【Python】OpenCVを使ったヒストグラム – calcHist(), equalizeHist()
OpenCVを使ったPythonでの画像処理についてヒストグラムを扱います。ヒストグラムを求めるにはcalcHist()を使います。画像のコントラストを調整するのにヒストグラム平坦化があり、equalizeHist()を使います。