Learningのアルゴリズムや学習方法の情報収集をしていくなかで、一つ疑問に思いました。機械学習で学習させた結果の利用には、画像の判別や画像の認識などの例が多く、画像処理が出来ればおもしろいことが出来そうだということで、本テーマではOpenCVを使って遊んでいこうと思います。OpenCVとはOpenCVはインテルが開発・公開しているオープンソースの画像処理・解析ライブラリです。オープンソースの画像処理ライブラリの中では、デファクトスタンダードになっており、多くの分野で使用されています。Framework(C#,VB)向けのラッパーライブラリも有志によって多く作成されていますので、.Netユーザでも利用出来ます。今回はPythonを使用してOpenCVを利用したいと思います。する開発環境は下表のとおりです。3その他、Pythonの標準/外部ライブラリを使用するので、適時紹介していきたいと思います。Python(Anaconda)のインストール今回は、Python導入に統合環境であるAnacondaをインストールします。インストール方法については、別記事((第3回)pythonでAIプログラムを作成)の記載と同じなため、そちらを参考にインストールします。前回はAIの機械学習モデルの機械学習法についてお伝えしました。今回はAnaconda環境のインストール・プログラムの実行方法について解説します。PORT仮想環境の作成まずは今回使用するPythonの仮想環境を作成します。Anaconda上で複数の仮想環境を切り替えることができるため、別バージョンのPythonの環境や、特定のライブラリをインストールした環境等を簡単に切り替えて使用することが出来ます。インストールが開始されます。インストールが完了するとスタートメニューに仮想環境のAnacondaが追加されています。インストールされている仮想環境の確認や、仮想環境の削除は以下のコマンドを使用します。--allOpenCVのインストール次にOpenCVをインストールします。Contribをインストールします。OpenCVを利用するために開発環境の構築までを行いました。次回はOpenCVを利用して、どのような画像処理が出来るか試してみたいと思います。