Pythonを用いた画像処理入門

Pythonは多機能なプログラミング言語で、その中でも画像処理の分野での利用が増えています。この記事では、Pythonを用いた画像処理の基本的な手法と、その具体的な実装例について解説します。

PythonとOpenCV

OpenCVはインテル社が開発・公開しているオープンソースのライブラリで、画像処理や画像解析、機械学習向けの機能が集約されています。PythonとOpenCVを組み合わせることで、顔認識や物体検出などの高度な画像処理を簡潔なコードで実現できます。

PythonとOpenCVを使って画像を読み込み、表示する基本的なコードは以下の通りです。

import cv2

# 画像を読み込む
img = cv2.imread('image.jpg')

# 画像を表示する
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像の一部を切り取るトリミングや、画像のサイズを変更するリサイズも、PythonとOpenCVを使って簡単に行うことができます。

# トリミング
img_trim = img[y1:y2, x1:x2]

# リサイズ
img_resize = cv2.resize(img, (width, height))

画像をグレースケール（白黒）に変換したり、白と黒の2色に二値化する処理も、PythonとOpenCVを使って簡単に実現できます。

# グレースケール化
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二値化
ret, img_bin = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

以上、PythonとOpenCVを用いた基本的な画像処理について解説しました。これらの基本操作をマスターすることで、より高度な画像処理や画像解析を行うことが可能になります。.