画像処理の基本
画像処理は、デジタル画像内の特定のオブジェクト、パターン、特徴を自動的に検出して認識する技術です。PythonとOpenCVを組み合わせることで、簡単な画像処理から高度な画像認識まで幅広く実装できます。
OpenCVとは？
OpenCVはインテル社が開発・公開しているオープンソースのライブラリです。Python・Java・C++で利用でき、画像認識のためにPythonで利用されることが多いライブラリといえます。
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は次の通りです。
pip install opencv-python
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、次の命令で行います。
cv2.imwrite('保存先のパス', img)
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, (width, height))
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色に変換します。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一部です。これらの基本操作をマスターすることで、より高度な画像認識や画像解析に挑戦することができます。.