PythonとOpenCVを使った画像認識と物体検出

PythonとOpenCVを組み合わせることで、画像認識と物体検出が可能になります。この記事では、PythonとOpenCVを使って物体検出を行う方法について解説します。

OpenCVとは

OpenCVは、画像処理やコンピュータビジョンに関するアルゴリズムを提供するライブラリです。Pythonと組み合わせることで、画像認識や物体検出などのタスクを簡単に実装することができます。

物体検出の基本

物体検出では、画像内の特定の物体を検出し、その位置を特定します。これは、画像内の物体の「輪郭」を見つけ出すことで実現されます。

以下に、PythonとOpenCVを使って画像から物体を検出する基本的なコードを示します。

import cv2
import numpy as np

def detect_contour(path):
    # 画像を読込
    src = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR)
    # グレースケール画像へ変換
    gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 2値化
    retval, bw = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    # 輪郭を抽出
    contours, hierarchy = cv2.findContours(bw, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    # 矩形検出された数（デフォルトで0を指定）
    detect_count = 0
    # 各輪郭に対する処理
    for i in range(0, len(contours)):
        # 輪郭の領域を計算
        area = cv2.contourArea(contours[i])
        # ノイズ（小さすぎる領域）と全体の輪郭（大きすぎる領域）を除外
        if area < 1e2 or 1e5 < area:
            continue
        # 外接矩形
        if len(contours[i]) > 0:
            rect = contours[i]
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(rect)
            cv2.rectangle(src, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            # 外接矩形毎に画像を保存
            cv2.imwrite('output' + str(detect_count) + '.jpg', src[y:y + h, x:x + w])
            detect_count = detect_count + 1
    # 外接矩形された画像を表示
    cv2.imshow('output', src)
    cv2.waitKey(0)
    # 終了処理
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    detect_contour('input.jpg')

このコードは、指定した画像から物体を検出し、その物体を囲む外接矩形を描画します。また、検出された物体ごとに画像を保存します。

まとめ

PythonとOpenCVを使うことで、画像認識と物体検出を行うことができます。この技術は、自動運転車や監視カメラなど、さまざまな分野で応用されています。今後もPythonとOpenCVの組み合わせによる画像認識と物体検出の可能性は広がり続けるでしょう。.