Python版OpenCV入門 サンプル集

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この記事では、Python+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します。

Python

Pythonは欧米で人気なスクリプト言語です。
初心者にも扱いやすい言語で短くて読みやすいコードを書くことが出来ます。
数値計算や最近流行りの機械学習、画像処理にも強いという特徴があります。
今回は、PythonとOpenCVを用いた画像処理プログラミングについてまとめました。

【参考】
「画像処理の基本原理」や「Pythonの使い方」については下記事で紹介しています。
【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング
Python入門 サンプル集

OpenCV

画像処理の定番ライブラリ「OpenCV」を使用する方法について以下にまとめています。

色空間の変換

変換:RGB→GRAY, RGB→HSV

ヒストグラム・濃度変換

基礎:ヒストグラム作成(1ch), ヒストグラム作成(3ch)
変換:線形濃度変換, 非線形濃度変換(ガンマ補正), ヒストグラム平均化
減色:K平均法

空間フィルタリング

基礎知識:畳み込み演算とは
平滑化:平均値, ガウシアン, メディアン
輪郭抽出:一次微分, Prewitt, Sobel, Laplacian, エンボス, Canny

二値画像

二値化処理:単純二値化, 適応型二値化, 大津の二値化
膨張収縮:膨張収縮処理
直線検出:ハフ変換(古典的), ハフ変換(確率的)

パターン認識

テンプレート探索:SSD, SAD, NCC, ZNCC
分類:カスケード型, SVM, ニューラルネット
特徴点抽出:SIFT, SURF, 位相限定相関法

動画像処理

動体検出:背景差分法, フレーム差分法
動体追跡:MeanShift, Camshift, オプティカルフロー, パーティクルフィルタ

【関連記事】
【Python】画像処理プログラミング入門
【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング

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