opencvの使い方

概要

• 画像を扱うための様々な機能を提供するライブラリ
• 読み込んだ画像がnumpy arrayとして扱われるので複雑な操作を入れやすい
• ライブラリ名がopencvなのに、インポートしたときの名前がcv2なので一貫性がない

インストール

$ pip install opencv-python

各機能

cv2.imread

• 画像の読み込み

img = cv2.imread("filename")

cv2.normalize

• 画像のノーマライズ
• 引数
  • src
    • 元のベクトル
  • dst
    • 出力先ベクトル
  • alpha
    • 最小値
  • beta
    • 最大値
  • norm_type
    • 正規化戦略
      • cv2.NORM_MINMAX
        • 0 ~ 1に線形にスケーリング

dst = cv2.normalize(src=src, dst=None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

cv2.threshold

• 画像の二極化を行う
• 入力は1channelのグレースケールなどを期待する
• 引数
  • thresh
    • ある値で前景(通常は白)と背景(通常は黒)に分ける値
  • maxval
    • しきい値を超えた時の値
  • type
    • 戦略
      • cv2.THRESH_BINARY
        • しきい値を超えたときはmaxvalにそれ以外は0
      • cv2.THRESH_TOZERO
        • しきい値を超えた値は変わらず、それ以外が0
      • cv2.THRESH_TRUNC
        • しきい値を超えた値はしきい値になり、それ以外は変わらない

ret, img = cv2.threshold(src=img, thresh=10, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

cv2.findContours

• バウンディングボックスを検出するアルゴリズム
• 機械学習を使わないで検出できる
  • データセットが小さすぎるときに便利
• 参考
  • 【Google Colab】OpenCVでBounding Boxの検出/Qiita