目次
はじめに
AIや機械学習がトレンドとなっており、Deep Learningのアルゴリズムや学習方法の情報収集をしていくなかで、一つ疑問に思いました。
「あれ？この学習した結果ってどうやって利用するんだろ？」
機械学習で学習させた結果の利用には、画像の判別や画像の認識などの例が多く、画像処理が出来ればおもしろいことが出来そうだということで、本テーマではOpenCVを使って遊んでいこうと思います。
OpenCVとは
OpenCVはインテルが開発・公開しているオープンソースの画像処理・解析ライブラリです。
オープンソースの画像処理ライブラリの中では、デファクトスタンダードになっており、多くの分野で使用されています。
対応言語は、C/C++、Java、Pythonが対応となっていますが、.Net Framework(C#,VB)向けのラッパーライブラリも有志によって多く作成されていますので、.Netユーザでも利用出来ます。
今回はPythonを使用してOpenCVを利用したいと思います。
開発環境
今回使用する開発環境は下表のとおりです。
| OS | Windows10 pro |
| 言語(統合環境) | Python 3(Anaconda) |
| 画像処理ライブラリ | OpenCV 3 |
その他、Pythonの標準/外部ライブラリを使用するので、適時紹介していきたいと思います。
Python(Anaconda)のインストール
今回は、Python導入に統合環境であるAnacondaをインストールします。
インストール方法については、別記事((第3回)pythonでAIプログラムを作成)の記載と同じなため、そちらを参考にインストールします。
仮想環境の作成
まずは今回使用するPythonの仮想環境を作成します。Anaconda上で複数の仮想環境を切り替えることができるため、別バージョンのPythonの環境や、特定のライブラリをインストールした環境等を簡単に切り替えて使用することが出来ます。
1. Anaconda Promptを管理者権限で開く
2. 以下のコマンドを入力する
conda create -n (仮想環境の名前) python=x.x(Pythonのバージョン) (インストールするパッケージ名 複数の場合はスペース区切り) 例: conda create -n opencv python=3.7 anaconda
3. 「Proceed ([y]|n)?」 と表示されるので y を選択
4. インストールが開始されます。
5. インストールが完了するとスタートメニューに仮想環境のAnacondaが追加されています。
6. インストールされている仮想環境の確認や、仮想環境の削除は以下のコマンドを使用します。
:仮想環境の確認 coda info -e :仮想環境のアクティブ化 conda activate (仮想環境の名前) :仮想環境の非アクティブ化 conda deactivate :仮想環境の削除 conda remove -n (仮想環境の名前) --all
OpenCVのインストール
次にOpenCVをインストールします。
1. pipにてOpenCVをインストール
pip install opencv-python
2. pipにてOpenCVの拡張モジュールであるOpenCV Contribをインストールします。
（商用利用の場合は権利に注意すること）
pip install opencv-contrib-python
おわりに
今回はPython + OpenCVを利用するために開発環境の構築までを行いました。
次回はOpenCVを利用して、どのような画像処理が出来るか試してみたいと思います。