画像処理の基本
画像処理は、画像から何らかの情報を取り出すために行う処理のことで、身近な画像処理といえばOCR (光学文字認識)があります。画像処理そのものだけでも文字認識や物体認識などできることはたくさんあります。
画像処理のための環境構築
今回はPythonを使用して、画像処理を行います。Pythonが使用できる環境を用意してください。ライブラリはOpenCVを使用します。
pip install opencv-python
pip install numpy
画像の読み込みと表示
PythonとOpenCVを使用して、画像を読み込み、表示する方法を紹介します。
import cv2
# 画像を読み込む
img = cv2.imread("./lena_std.bmp")
# 読み込んだ画像を表示する
cv2.imshow('imshow_test', img)
# キーボードが押されるまで、処理を止める
cv2.waitKey(0)
# ウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()
このコードを実行すると、指定した画像がウィンドウに表示されます。
画像をグレースケールにする
次に、画像をグレースケールにする方法を紹介します。
import cv2
import numpy as np
# 画像を読み込む
img = cv2.imread("./lena_std.bmp")
# 画像をグレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# グレースケールにした画像を表示する
cv2.imshow('gray', gray)
# キーボードが押されるまで、処理を止める
cv2.waitKey(0)
# ウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()
このコードを実行すると、カラー画像からグレースケール画像に変換することが出来ました。
以上、PythonとOpenCVを使用した基本的な画像処理について紹介しました。これらの基本的な操作をマスターすることで、さらに高度な画像処理に挑戦することができます。.