OpenCV の動作: 画像処理からディープラーニングまでの包括的なガイド

この記事では、画像処理とディープラーニングにおける OpenCV ライブラリのアプリケーションについて簡単に説明します。この記事では、基本的な概念と操作から、複雑な画像変換や深層学習モデルの使用まで、詳細なコードと説明で OpenCV の実際の世界に導きます。

1. OpenCV の概要

OpenCVとは何ですか?

OpenCV (オープンソース コンピューター ビジョン ライブラリ) は、オープンソースのコンピューター ビジョンおよび機械学習ソフトウェア ライブラリです。一連の C 関数と少数の C++ クラスで構成され、Python、Java、MATLAB などの言語のインターフェイスも提供し、画像処理やコンピューター ビジョンにおける多くの一般的なアルゴリズムを実装します。

# 导入OpenCV库
import cv2

# 打印OpenCV版本
print(cv2.__version__)

出力：

4.5.2

OpenCV の設計目標は、実際のアプリケーション、研究、開発で簡単に使用できるように、シンプルで拡張可能なコンピューター ビジョン ライブラリを提供することです。

OpenCVの歴史と発展

OpenCV の起源は 1999 年に遡り、インテル コーポレーションの熱心な研究開発エンジニアのグループによって開発されました。2000 年に、コンピューター ビジョンの開発を促進し、より多くの人がこのテクノロジーを適用できるようにすることを目的として、OpenCV がオープン ソースとしてリリースされました。それ以来、OpenCV は進化を続け、多数の新機能が追加され、世界で最も人気のあるコンピューター ビジョン ライブラリの 1 つになりました。

OpenCVの応用例

OpenCV には、次のような非常に幅広いアプリケーションがありますが、これらに限定されません。

• 顔認識とオブジェクト認識: これは OpenCV の重要な機能であり、セキュリティ監視、インタラクション デザインなどの多くの分野で使用されています。
• 画像およびビデオ分析: 画像強調、画像セグメンテーション、ビデオ追跡など。
• 画像合成と 3D 再構成: 画像処理とコンピューター ビジョンの分野では、OpenCV を使用して AR または VR エフェクトの作成、3D モデルの生成などを行うことができます。
• 機械学習: OpenCV には、画像分類、クラスタリング、その他のタスクに使用できる多数の機械学習アルゴリズムが組み込まれています。
• ディープ ラーニング: OpenCV の dnn モジュールはディープ ラーニング モデル用の一連のインターフェイスを提供し、ユーザーは画像認識、ターゲット検出、その他のタスク用に事前トレーニングされたモデルをロードできます。

# 例如，以下代码展示了如何使用OpenCV进行图像读取和显示
import cv2

# 读取一张图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

要約すると、OpenCV は、その強力な機能、オープンソースの利点、幅広い応用分野により、学術界や産業界にとって重要なツールとなっています。

2. OpenCVのインストールと構成

OpenCVのインストール方法は、OSや使用環境によって異なります。以下では、Windows、Linux、Mac OS でのインストール方法と、OpenCV を使用するための Python 環境の設定方法を紹介します。

Windows システムでの OpenCV のインストール

Windows システムでは、Python パッケージ管理ツール pip を使用して OpenCV をインストールすることをお勧めします。コマンドラインで次のコマンドを実行してインストールできます。

pip install opencv-python

OpenCV の追加モジュール (xfeatures2d など) を使用する必要がある場合は、opencv-contrib-python パッケージをインストールできます。

pip install opencv-contrib-python

Linux システムでの OpenCV のインストール

Linux システムでは、pip を使用して OpenCV をインストールすることもできます。ターミナルを開き、次のコマンドを実行します。

pip install opencv-python

同様に、OpenCV の追加モジュールを使用する必要がある場合は、opencv-contrib-python パッケージをインストールできます。

pip install opencv-contrib-python

Mac OS システムでの OpenCV のインストール

Mac OS では、pip を使用して OpenCV をインストールすることもできます。ターミナルを開き、次のコマンドを実行します。

pip install opencv-python

OpenCV の追加モジュールを使用する必要がある場合は、opencv-contrib-python パッケージをインストールできます。

pip install opencv-contrib-python

OpenCV を使用するように Python 環境を構成する

OpenCVをインストールした後、Python環境にcv2モジュールをインポートしてOpenCVの機能を利用することができます。新しい Python スクリプトを作成し、そのスクリプトに次のコードを入力して、OpenCV が正常にインストールされているかどうかをテストできます。

import cv2

# 打印OpenCV版本
print(cv2.__version__)

インストールした OpenCV のバージョン番号が出力されたら、OpenCV のインストールと構成が正常に完了しました。

一般に、Windows、Linux、Mac OS のいずれであっても、OpenCV のインストールと使用は比較的簡単です。OpenCV の利用を開始するには、いくつかの簡単なコマンドのみが必要です。

3. OpenCVの基本

このパートでは、画像の読み込み、表示、保存、基本的な画像操作、色空間変換など、OpenCV の基礎知識を紹介します。

画像の読み込み、表示、保存

OpenCVでは通常、imread()関数を使用して画像をロードし、imshow()関数を使用して画像を表示し、imwrite()関数を使用して画像を保存します。

以下に例を示します。

import cv2

# 载入一张图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存图像
cv2.imwrite('new_image.jpg', img)

画像の基本操作

OpenCV は、画像に対して基本的な操作を実行するための一連の関数を提供します。これには以下が含まれますが、これらに限定されません。

• ピクセル値の取得と変更
• 画像の基本プロパティ (サイズ、チャネル数、ピクセル数など) を取得します。
• 画像のROI（関心領域）を設定します。
• 画像チャンネルの分割と結合

# 获取和修改像素值
px = img[100,100]
print(px)

# 修改像素值
img[100,100] = [255,255,255]
print(img[100,100])

# 获取图像属性
print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)

# 设置ROI
roi = img[100:200, 100:200]

# 拆分和合并图像通道
b,g,r = cv2.split(img)
img = cv2.merge((b,g,r))

画像の色空間変換

OpenCV は 200 以上の色空間変換メソッドを提供しますが、最も一般的に使用されるものは、RGB<->Gray および RGB<->HSV 変換です。

cv2.cvtColor()次の例のように、関数を使用して色空間を変換できます。

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 转换为HSV图像
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

これは、OpenCV の基本操作の簡単な紹介であり、より高度な画像処理を行う前に習得する必要がある基本です。

4. 画像処理とコンピュータビジョンの基礎

コンピュータ ビジョンでは、画像処理が重要なリンクであり、画像のしきい値処理、エッジ検出、画像フィルタリング、画像形態演算、画像の二値化などの操作が含まれます。以下、一つずつご紹介していきます。

画像のしきい値処理

画像のしきい値処理は、画像をグレースケールからバイナリ イメージに変換するプロセスであり、OpenCV はcv2.threshold()これを行うための関数を提供します。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 阈值化处理
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理结果
cv2.imshow('threshold',thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

エッジ検出

エッジ検出はコンピューター ビジョンにおける一般的なタスクであり、画像内のオブジェクトを識別するために使用できます。Canny エッジ検出は一般的に使用されるエッジ検出アルゴリズムであり、cv2.Canny()OpenCV で Canny エッジ検出用の関数を使用できます。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img,100,200)

# 显示处理结果
cv2.imshow('edges',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像フィルタリング

cv2.filter2D()画像フィルタリングは、コンピュータ ビジョンにおける一般的な画像前処理方法であり、OpenCV には、 、cv2.blur()などのさまざまなフィルタリング関数が用意されていますcv2.GaussianBlur()。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 使用高斯滤波进行图像平滑处理
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

# 显示处理结果
cv2.imshow('blur',blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像の形態学的操作

形態学的操作は、画像の形状に基づいた、収縮、拡張、開閉操作などの一連の操作です。OpenCV はcv2.erode()、形態学的操作を実行するための 、 cv2.dilate()、cv2.morphologyEx()およびその他の関数を提供します。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 创建一个5x5的结构元素
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

# 进行膨胀操作
dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)

# 显示处理结果
cv2.imshow('dilation',dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

バイナリ画像

2値化とは、画像を2色のみ、つまり白黒に処理する処理です。2 値化された画像は、多くの画像処理タスク (エッジ検出、オブジェクト認識など) に非常に役立ち、OpenCV はcv2.threshold()関数を使用して 2 値化操作を実行できます。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 进行二值化操作
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理结果
cv2.imshow('binary',thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上記は画像処理とコンピューター ビジョンの基本的な知識であり、この知識があれば、より複雑な画像処理タスクを実行できます。

5. OpenCVの実戦事例

顔検出

まず、簡単な顔検出プログラムを実装してみましょう。このプログラムは画像を読み取り、事前トレーニングされた Haar カスケード分類器を使用して画像内の顔を検出します。

import cv2

# 加载预训练的人脸级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图像
img = cv2.imread('face.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用级联分类器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 为每个检测到的人脸绘制一个矩形
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Faces found', img)
cv2.waitKey(0)

リアルタイムの顔検出

次に、リアルタイム顔検出プログラムを実装してみましょう。このプログラムは、ウェブカメラからリアルタイムでビデオをキャプチャし、ビデオ内の顔を検出します。

import cv2

# 加载预训练的人脸级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用级联分类器检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 为每个检测到的人脸绘制一个矩形
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Faces found', frame)

    # 按'q'退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

ターゲット追跡

次の実際的なケースは、ターゲット追跡に MeanShift アルゴリズムを使用することです。ビデオからオブジェクトを選択し、後続のフレームでこのオブジェクトを追跡します。

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()

# 设置初始的窗口位置
r, h, c, w = 240, 100, 400, 160
track_window = (c, r, w, h)

# 设置初始的ROI用于跟踪
roi = frame[r:r+h, c:c+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置终止条件，迭代10次或者至少移动1次
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

    if ret == True:
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
        
        # 使用MeanShift算法找到新的位置
        ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)
        
        # 在图像上画出新的窗口位置
        x, y, w, h = track_window
        img2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)
        cv2.imshow('img2', img2)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

エッジ検出

エッジ検出は画像処理における重要なステップであり、画像からオブジェクトの輪郭を識別するのに役立ちます。次の実際的なケースでは、エッジ検出に Canny アルゴリズムを使用します。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('road.jpg', 0)

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 显示原图和边缘检测结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Edge Image', edges)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像ステッチ

画像スティッチングとは、特定の幾何学的および測光条件下で 2 つ以上の画像をつなぎ合わせて、すべての入力画像の視野を含む広い視野の画像を形成することです。次の実際的なケースでは、OpenCV を画像スティッチングに使用する方法を示します。

import cv2
import numpy as np

# 读取两个图像
img1 = cv2.imread('road1.jpg')
img2 = cv2.imread('road2.jpg')

# 将两个图像拼接成一个图像
stitcher = cv2.Stitcher.create()
result, pano = stitcher.stitch([img1, img2])

if result == cv2.Stitcher_OK:
    cv2.imshow('Panorama', pano)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print("Error during stitching.")

6. ディープラーニングとOpenCV

OpenCV ライブラリは、多数の基本的な画像処理関数を提供するだけでなく、ディープラーニングの分野を強力にサポートします。これを使用して、事前トレーニングされたモデルをロードし、これらのモデルを画像分類、オブジェクト検出、画像セグメンテーションなどのタスクに使用できます。以下では、ディープ ラーニングで OpenCV がどのように使用されるかを深く理解するために、いくつかの実践的なケースを使用します。

事前トレーニング済みモデルをロードする

まず、事前トレーニングされたモデルをロードする方法を学びます。TensorFlow、Caffe など、いくつかの深層学習フレームワークをサポートする OpenCV の DNN モジュールを使用します。

import cv2

# 加载预训练的模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('bvlc_googlenet.prototxt', 'bvlc_googlenet.caffemodel')

画像分類

次に、読み込んだモデルを画像分類に使用します。画像を前処理してモデルにフィードし、分類結果を取得します。

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('bvlc_googlenet.prototxt', 'bvlc_googlenet.caffemodel')

# 加载标签名
with open('synset_words.txt', 'r') as f:
    labels = f.read().strip().split("\n")

# 加载图像，并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1, (224, 224), (104, 117, 123))

# 将图像输入到网络中，进行前向传播，得到输出结果
net.setInput(blob)
outputs = net.forward()

# 获取预测结果
class_id = np.argmax(outputs)
label = labels[class_id]

print('Output class:', label)

物体検出

さらに、オブジェクト検出に事前トレーニングされたモデルを使用することもできます。事前トレーニングされた YOLO モデルを使用して、画像内のオブジェクトを検出します。

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')

# 加载图像，并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 将图像输入到网络中，进行前向传播，得到输出结果
net.setInput(blob)
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outputs = net.forward(output_layers)

# 处理网络的输出结果
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        
        if confidence > 0.5:
            # 将检测到的物体在图像上标记出来
            center_x, center_y, w, h = map(int, detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]]))
            x = center_x - w // 2
            y = center_y - h // 2
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上記はディープ ラーニングにおける OpenCV の適用例です。これらの事例が、ディープ ラーニング タスクに OpenCV を使用する方法をより深く理解するのに役立つことを願っています。

概要と展望

このブログでは、さまざまな画像処理や深層学習のタスクに OpenCV を使用する方法を検討しました。最も基本的な画像の読み取りと表示から、複雑な画像変換、画像セグメンテーション、エッジ検出、深層学習による画像分類とオブジェクト検出まで、詳細なコードと説明が含まれています。

OpenCV は、画像処理とコンピューター ビジョン用の多くのツールを提供する強力で使いやすいライブラリです。研究者、開発者、または画像処理やコンピュータ ビジョンに興味のある単なる初心者であっても、OpenCV はアイデアを迅速に実現するのに役立ちます。

今後、OpenCV はさらに多くの機能とツールの開発と追加を続けていきます。たとえば、OpenCV の開発者は、3D 画像処理と拡張現実をより適切にサポートする方法をすでに検討しています。同時に、ディープラーニングの発展に伴い、OpenCV は、より多くの事前トレーニング済みモデルの読み込みや、開発者が独自のモデルをトレーニングするのに役立つツールの提供など、より良いサポートを提供し続けます。

全体として、OpenCV は画像処理とコンピューター ビジョンの分野で重要なツールであり、初心者でも専門家でも、このライブラリを使いこなす必要があります。このブログが皆様のお役に立てれば幸いです、ご質問等ございましたらお気軽にお問い合わせください。