OpenCV チュートリアル

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピュータビジョンおよび機械学習ソフトウェアライブラリです。

OpenCV は一連の C 関数と少数の C++ クラスで構成され、同時に Python、Java、MATLAB などの言語のインターフェースを提供します。

OpenCV は多数のコンピュータビジョンアルゴリズムと画像処理ツールを提供し、画像や動画の処理、分析、および機械学習の分野で広く利用されています。

OpenCV の設計目標は、シンプルで使いやすいコンピュータビジョンの基本ライブラリを提供し、開発者が複雑なビジョンアプリケーションを迅速に構築できるようにすることです。

本チュートリアルを学ぶ前に知っておくべきこと

OpenCV は複数のプログラミング言語をサポートしていますが、Python と C++ が最も一般的に使用される2つです。Python は構文がシンプルで学びやすく、初心者に適しています。

OpenCV チュートリアルを学び始める前に、基本的な Python の知識が必要です。Python にまだ詳しくない場合は、以下のチュートリアルを読むことができます：

歴史

OpenCV プロジェクトは、1999 年にインテル社によって最初に開始され、CPU 集約型タスクに注力し、レイトレーシングや 3D 表示などを含む計画の一部でした。

  • 1999 年、OpenCV プロジェクトは Intel 研究所によって開始され、コンピュータビジョンの研究と応用を促進することを目的としていました。

  • 2000 年、OpenCV の最初のバージョンがリリースされました。

  • 2006 年、OpenCV 1.0 がリリースされました。

  • 2009 年、OpenCV 2.0 がリリースされ、Python のサポートが追加されました。

  • 2015 年、OpenCV 3.0 がリリースされ、ディープラーニングのサポートが追加されました。

  • 2018 年、OpenCV 4.0 がリリースされ、パフォーマンスと機能がさらに最適化されました。

    • 2020 年： OpenCV 4.x がリリースされ、現代のコンピューティングプラットフォーム（CUDA、OpenCL など）のサポートがさらに強化され、より多くの機械学習およびコンピュータビジョン機能が追加されました。

例

OpenCV で画像を読み込んで表示する:

例

# OpenCV ライブラリをインポートし、エイリアス cv を cv2 の代わりに使用する
import cv2 as cv

# "path/to/image" を実際の画像パスに置き換えます。例: "cat.jpg" または "C:/images/dog.png"
img = cv.imread("path/to/image")

# 画像パスが間違っているかファイルが存在しない場合、cv.imread() は None を返します
if img is None:
    # エラーメッセージを出力する
    print("Error: Could not load image.")
    # プログラムを終了する
    exit()

# "Display window" は表示ウィンドウの名前で、カスタマイズ可能です
# img は表示する画像データです
cv.imshow("Display window", img)

# キー入力を待つ
# パラメータ 0 は、ユーザーが任意のキーを押すまで無限に待機することを意味します
# 戻り値 k は、ユーザーが押したキーの ASCII コード値です
k = cv.waitKey(0)

# ユーザーが Esc キー（ASCII コード 27）を押したかどうかを確認する
if k == 27:
    # すべての OpenCV ウィンドウを閉じる
    cv.destroyAllWindows()

関連リンク

その他の拡張