画像処理とは
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を使用することで、様々な画像処理が短いプログラミングで書くことができます。
PythonとOpenCVのインストール
PythonとOpenCVの環境を準備するために、以下のコマンドを実行します。
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、表示する基本的なコードは以下の通りです。
import cv2
import numpy as np
# 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()
画像をグレースケールに変換
カラー画像からグレースケール画像に変換する方法は以下の通りです。
import cv2
import numpy as np
# 画像を読み込む
img = cv2.imread("./lena_std.bmp")
# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 画像を保存する
cv2.imwrite("output.bmp", img=gray)
このコードを実行すると、元のカラー画像がグレースケール画像に変換され、”output.bmp”という名前のファイルとして保存されます。
まとめ
この記事では、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や画像認識のタスクに挑戦することができます。次回は、画像のエッジ検出や特徴抽出など、より高度な画像処理について解説します。お楽しみに！