OpenCVを使った画像処理の基本 – Pythonで始めるプログラミング

OpenCVを使った画像処理の基本 – Pythonで始めるプログラミング

画像処理の技術は多くの分野で使用されており、特にPythonとOpenCVを組み合わせると非常に強力なツールとなります。この記事では、Pythonを使ってOpenCVによる画像処理の基本を学びます。

OpenCVとは

OpenCVは、オープンソースのコンピュータビジョンライブラリであり、多くの画像処理機能を提供します。Pythonから簡単に利用でき、画像認識や物体検出など多岐にわたる応用が可能です。

OpenCVのインストール

まず、Python環境にOpenCVをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用することで簡単にインストールできます。

pip install opencv-python

基本的な画像読み込みと表示

次に、画像の読み込みと表示の方法を紹介します。OpenCVを使用すると、画像を簡単に読み込んで表示することができます。

import cv2
img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
cv2.imshow('Sample Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像の前処理

画像処理を行う前に、画像の前処理を行うことが重要です。この段階では、画像のリサイズやグレースケール変換などを行います。

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
resized_img = cv2.resize(img, (100, 100))

エッジ検出

エッジ検出は、画像処理の基本的な技術の一つです。OpenCVでは、Cannyエッジ検出アルゴリズムを簡単に実装することができます。

edges = cv2.Canny(gray_img, 100, 200)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像の保存

処理した画像を保存することも可能です。OpenCVのimwrite関数を使用することで、処理後の画像をファイルに保存できます。

cv2.imwrite('output.jpg', edges)