PythonとOpenCVを用いて画像処理を行い、特定の色を検出する方法について解説します。この記事はPythonとOpenCVを用いて画像処理を学びたい方、特に色検出に興味がある方に向けて書かれています。
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集めたライブラリです。Pythonからも利用することができ、画像処理を行う際に非常に便利です。
色検出の基本
色検出を行う際の基本的な手順は以下の通りです。
- 画像データの読み込み
- BGR色空間からHSV色空間への変換
- 色検出しきい値の設定
- 色検出しきい値範囲内の色を抽出するマスクを作成
- 論理演算で色検出
これらの手順を踏むことで、画像から特定の色を検出することが可能です。
サンプルコード
以下に、青色を検出するためのPythonとOpenCVを用いたサンプルコードを示します。
import cv2 as cv
import numpy as np
# 画像データの読み込み
img = cv.imread("sample.jpg")
# BGR色空間からHSV色空間への変換
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 色検出しきい値の設定
lower = np.array([90,64,0])
upper = np.array([150,255,255])
# 色検出しきい値範囲内の色を抽出するマスクを作成
frame_mask = cv.inRange(hsv, lower, upper)
# 論理演算で色検出
dst = cv.bitwise_and(img, img, mask=frame_mask)
cv.imshow("img", dst)
if cv.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
cv.destroyAllWindows()
このコードは、指定した画像から青色の部分を検出し、その結果を表示します。
まとめ
PythonとOpenCVを用いて画像処理を行い、特定の色を検出する方法について解説しました。この知識を活用すれば、画像から特定の色を持つ物体を検出するアプリケーションを作成することが可能です。さらに学びたい方は、OpenCVの公式ドキュメンテーションや、さまざまなチュートリアルを参照してください。