1. OpenCVでの画像変換について説明してください
OpenCVは、画像変換をさまざまな関数を通じて容易に行うことができるオープンソースのコンピュータビジョンライブラリです。アフィン変換と非アフィン変換（ホモグラフィ）が主な2つの変換タイプです。アフィン変換は、点間の距離の比と共線性を保持します。これには、スケーリング、回転、および平行移動が含まれます。関数cv2.getAffineTransform()は、cv2.warpAffine()が変換を適用するために使用する2×3の行列を生成します。非アフィンまたはホモグラフィ変換は、平行性を保持しませんが、共線性と一致性を保持します。透視変換は、この目的のためによく使用されるホモグラフィの一種です。ここでは、cv2.getPerspectiveTransform()は、cv2.warpPerspective()が変換を実装するために使用する3×3の変換行列を作成します。どちらの場合も、まず入力画像の点とそれらの対応する出力画像の点を定義します。これらの点のペアは、変換行列を計算するために使用されます。
2. OpenCVを使用して画像のコントラストと明るさを調整する方法は何ですか
OpenCVは、addWeighted()関数を使用して画像のコントラストと明るさを簡単に調整する方法を提供します。この関数は、2つの配列（この場合は、元の画像と同じサイズの1の行列）の加重和を計算します。重みは、アルファとベータのパラメータです。コントラストを増減するには、アルファ値を操作します：値が1より大きいとコントラストが増し、1より小さいと減ります。明るさの調整には、ベータ値を変更します：正の値は画像を明るくし、負の値は暗くします。
3. OpenCVで画像を読み込む方法は何ですか
OpenCVで画像を読み込むには、imread()関数を使用します。imread関数は、指定された場所から画像をロードし、それを返します。関数が画像を読み取ることができない場合（これは、ファイルパスが間違っている、形式がサポートされていない、ファイルを操作するための適切な権限がないなど、さまざまな理由で発生する可能性があります）、関数は空の行列を返します。
4. OpenCVで画像にテキストを埋め込むプログラムを書いてください
OpenCVで画像にテキストを埋め込むには、cv2.putText()を使用します。cv2.putText関数は、OpenCVの画像に指定されたテキストデータを表示します。画像にテキストを表示するには、テキストデータ、画像のテキストが表示される座標の位置、テキストデータのフォントタイプとスケール、および色、厚さ、lineTypeなどの他のパラメータを指定する必要があります。
# OpenCVをインポート
import cv2
# numpyをインポート
import numpy as np
# matplotlib.pyplotをインポート
import matplotlib.pyplot as plt
# 空の画像を作成
blank_img = np.zeros(shape=(512,512,3), dtype=np.int16)
# 空の画像を表示
plt.imshow(blank_img)
# cv2.putText関数を使用して空の画像にテキストを書き込む
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(blank_img,text='PythonGeeks',org= (70,300),fontFace=font,fontScale=2,color=(255,255,255), thickness=5, lineType=cv2.LINE_AA)
# テキスト付きの空の画像を表示
plt.imshow(blank_img)
5. OpenCVで画像をリサイズする方法は何ですか
リサイズは、画像のスケーリングを指す。画像のサイズを変更すると、ピクセル情報が変わる。したがって、画像のサイズを縮小するときはピクセルの再サンプリングが必要であり、画像のサイズを増やすときは画像の再構築が必要である。再構築とは、新しいピクセルの補間を意味する。画像のスケーリングサイズは手動で指定することも、スケーリングファクターを使用することもできる。OpenCVでの画像のスケーリングは、さまざまな補間方法を使用しても達成できる。
# 構文
cv2.resize (src, dsize, dst, fx, fy, interpolation)
# パラメータ
# src: 入力画像
# dst: 出力画像。これは入力画像のサイズです。
# dsize: 出力画像のサイズ。これは、dsize = Size (round (fx*src.cols), round (fy*src.rows))を使用して計算されます。
# fx: 水平軸に沿ったスケーリングファクターを指定します
# fy: 垂直軸に沿ったスケーリングファクターを指定します
# interpolation: 使用される補間関数
6. コンピュータビジョンにおけるしきい値処理とは何ですか
しきい値処理は、画像のセグメンテーションプロセスであり、画像を分析しやすくするために、画像のピクセルに共通の関数が適用されます。同じしきい値が各ピクセル値に使用されます。ピクセル値がしきい値より小さい場合、それは0に更新され、それ以外の場合は最大値に更新されます。.