PythonとOpenCVによる画像処理
PythonとOpenCVを用いて、画像処理を行う方法を紹介します。まず、画像認識の領域で非常によく使われるライブラリにOpenCVというものがあります。OpenCVは「Open Source Computer Vision Library」と言い、コンピュータービジョン・画像認識の領域でよく使われるライブラリです。
OpenCVを使って画像を読み取る
OpenCVを使って簡単に画像を表示させたり加工したりしていきましょう。以下のコードは、OpenCVを使って画像を読み込む例です。
import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
# 画像を表示する
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Pythonと機械学習による画像認識
次に、Pythonと機械学習を用いて、画像認識を行う方法を紹介します。ここでは、k近傍法を用いて画像認識を行います。
from sklearn import datasets
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# データセットをロードする
digits = datasets.load_digits()
# データセットを訓練データとテストデータに分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)
# k近傍法モデルを作成する
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# モデルを訓練データに適合させる
knn.fit(X_train, y_train)
# テストデータを予測する
predicted = knn.predict(X_test)
# モデルの精度を評価する
print(metrics.classification_report(y_test, predicted))
このように、PythonとOpenCV、そして機械学習を用いて、画像処理と画像認識を行うことができます。これらの技術を組み合わせることで、さまざまな応用が可能となります。.