Python版OpenCVで画像処理プログラミングを行う方法を入門者向けにソースコード付きで解説するページです。
OpenCVとは
本ページの内容は以下動画(再生リスト)でも解説しています。
OpenCV(Intel Open Source Computer Vision Library)とは、インテル社で開発された画像処理・画像認識用のオープンソースライブラリです。Python/C++/Java/Android/Node.jsなどで使用できます。
本ページでは、PythonでOpenCVを扱う方法を解説します。
【基本編】画像操作、濃度変換、二値画像処理空間、空間周波数フィルタリング
まずは画像処理の基本である画像操作、濃度変換、二値画像処理空間、周波数フィルタリングをPython版OpenCVで行う方法を解説します。
各解説記事ページへのリンクは以下に整理しています。
- 環境構築
- OpenCVを使う前に必要な予備知識
- ※Python版OpenCVでは読み込んだ画像データはNumPy配列(ndarray)に格納されるため、NumPy配列の基本操作について理解する必要があります。
- デジタル画像の構造
- 標本化(サンプリング)
- 量子化
- ラスタ走査と二次元配列走査
- NumPy配列の扱い方
- 画像の基本操作
- 画像の濃度変換
- 二値化処理
- 画像の拡大・縮小・回転
- 空間フィルタリング
- 周波数フィルタリングの前提知識
- 空間周波数フィルタリング
【中級編】動画ファイル、Webカメラ映像の処理、移動物体の追跡
- 動画ファイル・Webカメラの操作
- 移動物体の検出
- QRコード
【上級編】パターン認識、類似度評価、識別器・分類器、機械学習
- テンプレートマッチング
- Cascade型識別機
- SVM(サポートベクタマシン)
- ニューラルネットワーク
- 特徴点抽出
- SIFT
- SURF
- ORB
- 位相限定相関法
- ディープラーニングで画像認識
- 深層学習で画像分類(Keras編)
【応用】漫画、アニメ絵化、参考文献
- 漫画化、アニメ絵化、ミニチュア化、ドット絵化
- 顔にモザイク
Python版OpenCVで動画に自動でモザイクを入れてみます。 - 簡易監視カメラ(フレーム差分で不審者の検知)
- 振り子の観測
関連ページ
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