概要

PythonとOpenCV 4で画像・動画処理の基本操作を体得する

想定読者

Pythonの基礎文法を習得済みで、コンピュータビジョンや画像処理を実装ベースで学び始めたい人。Jetson Nano・Raspberry Piなどのエッジデバイスや機械学習前処理として画像操作が必要なエンジニア。

こんな人には向いていない

• OpenCVの原理・アルゴリズムを数学レベルで理解したい読者。本書はAPIの使い方と動作確認を中心とした構成であり、フィルタや変換の数理的背景は扱わない。
• OpenCV 4以降の新機能(DNN拡張・SIFT特許解放後の対応等)を網羅的に追いたい上級者。2019年刊行のため最新バージョンとの差異への対処は別途必要。
• C++でOpenCVを扱うことが前提の現場。本書はPythonバインディングに特化しており、C++ APIの解説はない。

読了後にできるようになること

• Windowsおよびlinux環境でOpenCV 4の開発環境を構築し、サンプルコードを即座に動作させる手順を身につける
• 色空間変換(BGR・HSV・グレースケール)とヒストグラム操作など、画像前処理の定番パターンをコードで実装できる
• アフィン変換・射影変換を使った画像の幾何学的操作(拡大縮小・回転・歪み補正)を実装できる
• 平滑化・エッジ検出・モルフォロジー演算など代表的なフィルタ処理を目的に応じて選択・適用できる
• Haar Cascade分類器を使ったオブジェクト検出(顔・目など)をPythonで実装できる
• OpenCVのDNNモジュールを使って学習済みモデルを読み込み、静止画・動画に対して推論を実行できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 開発環境の準備 — Windows/Linux両対応の手順を収録。環境依存で詰まりやすい読者はここを丁寧に確認する
• 第 2 章 はじめてのOpenCVプログラム — 画像の読み込み・表示・保存といった最小操作を確認するスタート地点
• 第 3 章 グラフィックス — 図形描画・テキスト描画など、可視化デバッグに直結する操作を習得できる
• 第 4 章 アフィン変換 — 画像の幾何学的変換の基礎。カメラ画像の歪み補正や前処理に頻出する変換をここで押さえる
• 第 5 章 色の処理など — BGR・HSV・グレースケールの変換とヒストグラム操作。前処理パイプラインの定番スキルが集中している
• 第 6 章 フィルタ処理 — 平滑化・エッジ検出・モルフォロジー演算など画像処理の核心部。最も演習価値が高い章のひとつ
• 第 7 章 二つの画像合成 — マスク合成・加算合成の実装。データ拡張やAR的な合成処理を必要とする読者に有用
• 第 8 章 動画処理 — カメラキャプチャとビデオファイルの読み書き。リアルタイム処理の基礎をここで確認できる
• 第 9 章 オブジェクト検出 — Haar Cascade分類器による顔・目検出の実装例。古典的手法だが導入コストが低く、用途によっては現役
• 第 10 章 Deep Learning — OpenCV DNNモジュールで学習済みモデルを推論実行する方法を紹介。学習自体は別ライブラリに委ねる位置付け

ハイライト

• Python と OpenCV 4 を使った画像処理プログラミングの入門書。画像の読み書き、色空間変換、フィルタ、輪郭抽出、顔検出などの基本トピックを順に扱い、コンピュータビジョンの代表的な操作を手を動かしながら体得できる構成となっている。(書籍の主題と学習フローが端的にまとまっており、読者が自分の目的と合致するか30秒で判断できる)

編集メモ

Qiita上でISBN直接引用記事は確認できず(ISBN検索0件)、書名でも本書を直接参照する記事は見当たらなかった。発行は2019年3月でOpenCV 4リリース直後のタイミングとしては参照実績が限定的。rakutenランキング情報も未確認。基礎入門書として機能するが、定番化を示すシグナルが現時点では得られていないため supplementary と判定。

読む前に押さえておきたいこと

• Pythonの基本文法(変数・条件分岐・ループ・関数・モジュールimport)の理解
• NumPyの配列操作の基礎(ndarray, shape, dtype程度)。OpenCVは画像をNumPy配列として扱うため、最低限の配列操作感覚があると読みやすい
• コマンドライン/ターミナル操作とパッケージインストール(pip)の基本経験

学習のコツ

• 環境構築でつまずくケースが多い。第1章は飛ばさず、著者ページの正誤表(2021年2月16日付)も事前に確認してから進めると二重作業を避けられる。
• 第5章(色の処理)と第6章(フィルタ処理)は独立性が高く、目的が明確な読者は第2章の最小動作確認後にこれらの章へジャンプしてもよい。
• 第9章・第10章は前章との独立度が高い。機械学習前処理としてOpenCVを学ぶ目的なら、1〜6章の基礎習得後に9・10章へ直接進む読み方も有効。
• 264ページ・全10章の構成は1〜2週間の集中学習に適したボリューム。各章末にあるサンプルコードをそのまま動かすだけでなく、パラメータを意図的に変えて挙動を確認する実験的な読み進め方が定着率を上げる。