Python無料講義（活用編6） - 画像処理（OpenCV）

多様で面白いプロジェクトを通して学ぶ
Python活用画像処理講義！

日常の中で毎日会う
画像処理

ほんの数分前まででも、レストランやカフェなど、どんな場所に訪れる際にQRコードを認識しなければなりませんでした。 QRチェックインを一度でもやってみたら、皆さんはすでに画像処理を経験されたのです。 スマートフォン画面に浮かんでいるQRコードを店舗の入り口に設置された機器に適した距離で持っていくと、自動的に領域を探してQRを認識することになります。

(出典: https://www.emkat.com/products/emkat-temperature-screening-kiosk/)

体温測定も一度くらいしてみました。人の身長にタブレットを設置し、そこに人の顔を当てると自動的に顔の領域を検出し、体温を測定して正常かどうかを知らせることもできます。

このように、画像処理（コンピュータビジョン）とは、画像データから有用な情報を得るために画像を操作して分析する過程を意味します。カメラで認識された画像の中でQRコードを、または人の顔を自動的に検出するほか、本当に多くの分野で活用されています。

顔フィルター、こんなものみんな一度はやってみましたね？

（ソース：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.campmobile.snow&hl=ja）

他にもいくつか考えてみると、
ニュースに書き出すインタビュー動画で人の顔を探してその部分だけモザイクするか、
車のブラックボックス動画をアップロードしたいのですが、他の車のナンバープレートを自動的に見つけてモザイクしたり、
あ、ナンバープレートなら有料駐車場入って出る時も自動で認識をしますか？

ユーザーに似合う服をオススメするか、
自動的に体の部分に仮想で服を着てみるとか、
ハンサムか醜いか確認する面白いコンテンツも..似たような芸能人とか、
手の動きを認識してマイナリティレポートに出てくるシュートすることを作るとか、
セキュリティ検索台を通過する際に所持してはいけない物品を自動的に認識するなど。

OpenCV

画像処理はOpenCVの助けを借りて進めます。
OpenCVはリアルタイム画像処理のためのオープンソースライブラリですが、とてもちょうど最高です

レッスンでは、OpenCVを使用して何ができるかをさまざまな例で1つずつ学びます。

#1 例

元の画像をさまざまな方法で変形させてみましょう。

オリジナル画像

回す

カット

サイズを小さくする

モノクロ効果

ぼやけさせる

簡単に見えますか？ 😀
もう少し深く入りましょう。

#2 例

本のすべての文字部分を取得しようとしています。

オリジナル画像

本を読む写真が1枚あります。

grayscale 変換

まず、画像を単純化するためにgrayscaleに変換します。カラーよりも白黒がはるかにどうしてももっとシンプルでしょう？

threshold関数

赤く塗られた領域の文字を取得するためにOpenCVのthresholdという関数を利用できます。でもちょうど欲しい部分がよく見えませんね。これは日光の影によって明るい部分と暗い部分が共存しているのでそうです。イメージ全体を基準に適用してみるとそういうんですが。

adaptive threshold 適用

こういうときはadaptive thresholdというものを適用すれば、どうですか、はるかに良いでしょうか？これにより、画像を小さな領域に分けて処理してみると、日光（または照明など）による陰影の違いがあっても、本の文字部分を鮮明に見つけることができます！

ここまで勉強したら、皆さんの頭の中にはいろいろな創造的なアイデアが浮かび上がり、すぐに適用したいという欲求が生じることもあります。もちろん簡単に実装することもできます。あざのようにいたずらな番組も作れるんですよ✨

これらすべてが約5時間40分で十分です。

それでは、今すぐ始めましょうか？

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