OpenCVとは？
OpenCVは「Open Source Computer Vision Library」の略称で、顔認識や追跡などの画像分析を非常に簡潔なコードで記述できます。
OpenCVのインストール
Pythonを使ってOpenCVをインストールする手順を紹介します。Pythonはインストール済みの前提で進めます。
Windowsの場合
Windowsではコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを入力してOpenCVをインストールします。
pip install opencv-python
Macの場合
Macも同様にターミナルを開き、「pip install opencv-python」コマンドを入力します。
OpenCVをPythonで使ってみよう！
画像の読み込み・表示・保存
画像の読み込み・表示は次の命令で行います。
img = cv2.imread('画像のパス')
cv2.imshow('画像のタイトル', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
画像を保存する際は、「cv2.imwrite (保存先, 画像のオブジェクト)」で行います。
画像のトリミング・リサイズ
画像のトリミングはスライスを使って画像の範囲を指定することで実現できます。また、リサイズは「cv2.resize」で行います。
# トリミング
img_trim = img[y1:y2, x1:x2]
# リサイズ
img_resize = cv2.resize(img, dsize=(高さ, 幅))
画像のグレースケール化
グレースケールはカラー画像を白黒画像に変換する処理です。OpenCVでは次の命令を実行するだけで簡単にグレースケール処理が完了します。
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
画像の２値化
2値化は白と黒の2色に変換できます。OpenCVでは「cv2.threshold」を使ってしきい値を設定し、画素がしきい値以上であれば黒（または白）、しきい値以下であれば白（または黒）に変換します。
ret, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
以上がPythonとOpenCVを用いた基本的な画像処理のチュートリアルです。これらの基本操作をマスターすれば、より高度な画像処理や画像解析が可能になります。ぜひ挑戦してみてください。.