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
- 動画ファイルの処理
- 背景・フレーム間差分で物体追跡
- カラートラッキングで物体追跡
- オプティカルフローで物体追跡
- パーティクルフィルタ(Particle filter)は
- 確率分布による時系列データの予測手法
- パーティクルフィルタで物体追跡
【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
- テンプレートマッチング(Template matching)とは、入力画像中からテンプレート画像(部分画像)と最も類似する箇所を探索する処理です。
- テンプレートマッチング
- Cascade型識別機
- Cascade型識別器は複数の強識別器を連結したものです。これを用いて高速に顔やアニメ顔などを検出する方法を解説します。
- Cascade型識別器で顔検出
- SVM(サポートベクタマシン)
- SVMで画像分類②HoG特徴量で画像分類
- ニューラルネットワークの構築
- DNN
- QRコード処理
- SIFT、SURF、ORB
- 位相限定相関法
- 深層学習で画像分類(Keras編)
【応用】漫画、アニメ絵化、参考文献
記事URL | 概要 |
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漫画化、アニメ絵化、ミニチュア化、ドット絵化 | Python版OpenCVで写真を漫画化、アニメ絵化、ミニチュア化、ドット絵化するアプリを作ります。 |
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を行います。 |
振り子の観測 | 振り子の運動を観測します。 |
画像処理入門 | 画像処理アルゴリズムの原理について解説しています。 |
プロ生ちゃん | お借りした画像です。 |
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