画像処理ライブラリとして有名なOpenCVのPython版をインストールして画像処理に挑戦してみようと思います。最近の画像処理(認識や分類は特に)はディープラーニングに押されていますが、よりプリミティブ(原始的)な画像処理を集めたOpenCVにも触れることで、画像処理への理解は深まりますし、ディープラーニングと組み合わせることでオリジナリティのある手法を構築することができると思います。OpenCVとは?OpenCVとはオープンソースの画像処理ライブラリです。Visionの略です。充実したライブラリで、エッジ検出やノイズ除去などの基本的な処理はもちろん、機械学習を用いた顔検出なども簡単に実装することができます。大学の研究室時代から画像処理を研究に従事し、今まで様々な手法を、論文が擦り切れるほど読み込みながら、ゼロから実装してきた自分がこのライブラリの存在を知った時には膝から崩れ落ちました(笑)。今までの苦労は何だったのか・・・とにかくとても充実していて使いやすい画像処理ライブラリです。PythonにOpenCVをインストールインストールは本当に簡単で、コマンドプロンプトで以下のコマンドを打つだけ。opencv-python※Python3.6でインストールを実行しました、そして成功しました。それ以降のバージョンについては不明です。私はAnacondaでOpenCV用の仮想環境を作ってインストールしました。Anacondaでの環境構築だったのでデフォルトでNumpyがインストールされていますが、Anaconda等のパッケージを用いない方はNumpyも別途インストールしましょう。動作確認インストールが完了したら動作確認してみましょう。インタラクティブモードなどを使って、以下のように「cv2」をインポートしてみてください。cv2これでエラーメッセージが出なければ正常にインストールできている証拠です。書籍もたくさん出ています。最近はpython+OpenCVの本も出ているようです。単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見るまた、C++になってしまいますが、OpenCVについて詳細に解説されている本がこちら。Studioでの設定が書かれています。見る興味のある方は是非上の書籍も参照してみてください。まとめOpenCVのおかげで画像処理を実装する敷居がだいぶ下がりました、それくらい便利なライブラリです。組み合わせる際に、このOpenCVはとても役に立ちます。Machine)に入力するとか・・・そんなことが簡単に実装できてしまいます。私自身、これからOpenCVを使っていこうと考えているので、本ブログにてOpenCVを用いた画像処理実装例を載せていけたらと考えています。興味のある方は是非見に来ていただけたらと思います。(2)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。