Python, OpenCV, Numpyを用いた画像処理

PythonのOpenCVライブラリは、画像処理やコンピュータビジョンのタスクを効率的に行うための強力なツールです。Numpyは、Pythonで数値計算を行うためのライブラリで、多次元配列を効率的に扱うことができます。

import cv2
import numpy as np

# 画像を読み込む
img = cv2.imread('画像ファイル名')

# 画像の型を確認する
print(type(img))  # numpy.ndarray

# 画像の形状を確認する
print(img.shape)  # (縦ピクセル数, 横ピクセル数, チャンネル数)

上記のコードは、画像を読み込み、その型と形状を表示します。画像はnumpyのndarrayとして表現され、形状は(縦ピクセル数, 横ピクセル数, チャンネル数)となります。

また、OpenCVとNumpyを組み合わせることで、画像の色空間を変換したり、フィルタを適用したりすることも可能です。

# グレースケールに変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# メディアンフィルタを適用
median = cv2.medianBlur(gray, 5)

このように、Python, OpenCV, Numpyを用いることで、様々な画像処理を行うことが可能です。これらのライブラリを理解し、適切に使用することで、より高度な画像処理やコンピュータビジョンのタスクに挑戦することができます。.