PythonとopenCVを使って画像解析を行う方法を学ぼう！初心者でも簡単に画像解析を行えるように、Python/openCVで画像解析を行うための基礎知識と概要を紹介します。
最近はやりの画像解析ってどうやるの？Pythonとか難しいんですよね？
PythonとopenCVを使用すると簡単にできるよ。
やったことがないので、ちゃっと動くやり方と概要を教えてください。
実際には、コードをコピーすれば簡単に動くから、少しずつやって動くことで楽しさを感じるとどんどん覚えられると思うよ。今回は簡単な画像処理の方法を紹介します。
【この記事の対象者】
・画像解析を行いたい初心者
・Pythonなどのプログラミングを学んでみたい人
・openCVに興味がある人
画像解析の概要
画像解析とは
画像解析とは、コンピューターを使って画像を処理して、画像から抽出した情報を分析する技術のことです。Pythonを使うことで、画像から抽出した特徴を把握したり、画像を分類したり、画像を検索したりすることができます。また、画像解析を行うためには、openCVなどの画像処理ライブラリを使うことができます。このライブラリを使えば、画像を拡大・縮小したり、画像の色を変えたり、画像を回転させたり、画像を反転させたりすることができます。Pythonとライブラリを使えば、画像解析を行うことができるので、初心者でも容易に学習できます。
Pythonで画像解析を行うメリット
画像解析を行うことで、多くの情報を取得できるメリットがあります。
まず、画像解析を行うことで、画像から特徴を抽出しやすくなります。例えば、画像から色や形状、大きさなどを取得し、分析することが可能です。さらに、画像解析を行うことで、特定の特徴を検出しやすくなります。例えば、画像から特定の形状を見つけることができます。 また、画像解析を行うことで、画像からのデータ収集が容易となり、画像から色や形状、大きさなどの情報を取得し、データベースに格納することが可能です。 以上のように、画像解析を行うことで、多くの情報を取得しやすくなり、画像からの情報収集や抽出を行うことが容易になります。
Pythonを使った画像解析の準備
Pythonを使った画像解析を行うには、まずモジュールのインストールとデータの読み込みが必要です。Pythonを使った画像解析を行うには、Python用の画像処理ライブラリである「OpenCV」と「Pillow」をインストールする必要があります。 OpenCVはコンピュータービジョン向けに開発された、画像処理ライブラリです。Pillowは、Pythonで画像を扱うためのライブラリです。
必要なモジュールのインストール
OpenCVのインストール方法
1.コマンドラインから「pip install opencv-python」を実行します。
2.インストールが完了したら、「import cv2」を実行して、OpenCVが正常にインストールされているかどうかを確認します。
Pillowのインストール方法
1.コマンドラインから「pip install Pillow」を実行します。
2.インストールが完了したら、「import PIL」を実行して、Pillowが正常にインストールされているかどうかを確認します。
必要なデータの読み込み
Pythonで画像を扱う場合、まずは画像ファイルを読み込む必要があります。
OpenCVで画像を読み込むには、「cv2.imread()」を使用します。引数に画像のパスを指定します。
Pillowで画像を読み込むには、「PIL.Image.open()」を使用します。引数に画像のパスを指定します。
以上が、Pythonを使った画像解析の準備の必要なモジュールのインストール、必要なデータの読み込みについてでした。
# ライブラリのインポート
import cv2
from PIL import Image
# 画像の読み込み
img = cv2.imread('sample.jpg')
# 画像の表示
cv2.imshow('sample image', img)
# 画像をPillowで表示
img = Image.open('sample.jpg')
img.show()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
上記プログラムにより、サンプルの画像が表示されます。
Pythonでの画像解析の実装
画像の特徴抽出
画像の特徴抽出とは、画像から重要な情報を抽出するための手法のことです。画像から重要な情報を抽出することで、画像認識や分類などの画像処理を行うことができます。
PythonとOpenCVを使うと、画像の特徴抽出を行うことができます。OpenCVとは、画像処理を行うためのライブラリのことで、Pythonから簡単に使うことができます。
以下のコードは、PythonとOpenCVを使って画像の特徴抽出を行う例です。
- 画像読み込み
- 特徴抽出
- 特徴点を描画
- 結果を表示
# OpenCVをインポート
import cv2
# 画像を読み込む
img = cv2.imread('dog.jpg')
# 特徴抽出を行う
sift = cv2.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)
# 特徴点を画像上に描画する
img = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None)
# 結果を表示
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
画像の分割
画像の分割とは、画像を複数の異なる画像に分割することを指します。画像処理において、異なる物体を見分けるために画像を分割する必要があります。画像の分割には、いくつかの手法がありますが、今回はPythonとOpenCVを使って画像を分割する方法を紹介します。
PythonとOpenCVを使って画像を分割するには、以下の手順を実行します。
- 画像を読み込む
- 画像を縦横２分割
- 分割した画像を保存するための配列作成
- 元画像を分割
- 分割した画像を保存
# 必要なライブラリをインポート
import cv2
import numpy as np
# 元画像を読み込み
img = cv2.imread('sample.jpg')
# 元画像を縦横2分割
height, width, channels = img.shape
split_width = width // 2
split_height = height // 2
# 分割した画像を保存するための配列
img1 = np.zeros((split_height, split_width, channels), np.uint8)
img2 = np.zeros((split_height, split_width, channels), np.uint8)
img3 = np.zeros((split_height, split_width, channels), np.uint8)
img4 = np.zeros((split_height, split_width, channels), np.uint8)
# 元画像を分割
img1 = img[0:split_height, 0:split_width]
img2 = img[0:split_height, split_width:width]
img3 = img[split_height:height, 0:split_width]
img4 = img[split_height:height, split_width:width]
# 分割した画像を保存
cv2.imwrite('img1.jpg', img1)
cv2.imwrite('img2.jpg', img2)
cv2.imwrite('img3.jpg', img3)
cv2.imwrite('img4.jpg', img4)
このように4分割した画像が保存されました。
画像の回転
PythonとopenCVを使用して、画像を回転させる方法を学びましょう。 画像の回転とは、画像を特定の角度で回転させることを指します。 PythonとopenCVを使って画像を回転させる方法を説明します。
- 画像の読み込み
- 回転させたい角度を指定
- 縦・横・中心座標を取得
- 回転置換行列を計算、回転変換
- 画像を保存
import cv2
import numpy as np
# 画像の読み込み
img = cv2.imread('sample.jpg')
# 回転させたい角度を計算
angle = 90 # 回転させたい角度
# 回転の変換
(h, w) = img.shape[:2] # 画像の高さと幅を取得
center = (w // 2, h // 2) # 画像の中心を取得
scale = 1.0 # 画像の拡大縮小率
# 回転変換行列を計算
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
# 回転変換
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))
# 画像の保存
cv2.imwrite('rotated.jpg', rotated)
このように簡単に画像を回転することができます。
Pythonでの画像解析の例
画像からの文字認識
PythonとopenCVを使用することで、画像から文字を認識することができます。文字認識は、画像から文字を抽出し、文字を識別することができる技術です。文字認識は、画像処理技術を使用して文字を検出するため、AIを使用して検出精度を高めることも可能です。文字認識は、文書処理や自動文字入力など、多くのアプリケーションに使用されています。例えば、スマートフォンの写真を撮影して文字を認識したり、画像からテキストを抽出して翻訳するなど、様々な利用が可能です。PythonとopenCVを使用することで、簡単に文字認識を行うことができます。
画像からのオブジェクト認識
PythonとopenCVを使用して、画像からオブジェクトを認識することができます。画像からのオブジェクト認識を使用することで、画像を分析したり、特定のオブジェクトを検索したり、複数の画像を比較したりすることができます。例えば、画像から人物を認識したり、写真から建物を検索したり、画像を比較して異なるオブジェクトを検出したりすることができます。PythonとopenCVを使用すれば、簡単に画像からオブジェクトを認識することができます。数はsegmentationといわれるものですが、このように簡単に物体認識とセグメンテーションを行うことができます。
まとめ
PythonとopenCVを使えば、画像解析によって、新しい発見や多彩なアプリケーションを作成することが可能です。PythonとopenCVを使って、あなたのやりたいことを実現してみましょう！
