Pythonで画像処理をしたい!と思ったときに、真っ先に見つかるのがOpenCVというライブラリでしょう。 このOpenCV(Pythonで使う場合はopencv-python)はとても有名なのですが、どういうわけかちょっとハードルが高い気がしていませんか? インストール方法がいろいろあって迷う opencv 個人的にPythonでOpenCVを使って画像処理をする機会が多くなってきました。ライブラリに備わる関数も充実しており、短い記述で簡単に、凝った処理が記述出来て重宝しています。その際に必要となるのが、確認やデバッグ用途での画像表示です。そ Copyright © 2018 code-graffiti.com All Rights Reserved. 【Python】OpenCVで画像を合成する – addWeighted, bitwise演算, ROI, MacのAnacondaをアンインストールする – Python3.7でTkinter等に不具合?, 【Python】色々なprintフォーマットの出力方法 – %s, .format(), f-strings, macOS CatelinaにAnacondaをインストールする(zshでの不具合対応). Keita N のすべての投稿を表示, https://ensekitt.hatenablog.com/entry/2017/12/19/200000, こんにちは すうがく を こよなくあいする これで、一通りpythonでOpenCVを扱った際に出るエラーには対応できるかと思います。 まだまだマニアックなエラーがありましたら、報告下さい。 ばいちゃ。 個人的にPythonでOpenCVを使って画像処理をする機会が多くなってきました。ライブラリに備わる関数も充実しており、短い記述で簡単に、凝った処理が記述出来て重宝しています。その際に必要となるのが、確認やデバッグ用途での画像表示です。そこで、, 楽ちんなOpenCVを用いた表示ちょっと便利なmatplotlibを用いた表示凝った事もできそうなtkinterを用いた表示, CでOpenCVを使っていたころから長いこと使っていました。imshow関数です。OpenCVのimread関数で読み込んだ画像の表示にはこれしかないと思い込んでいました。以下のような簡単な記述でウィンドウに画像を表示してくれます。楽ちんです。, ちなみに3行目のwaitKey(0)はキーボード入力を待っています。引数は入力待ち時間でミリ秒単位で指定します。この関数は、指定された時間だけキーボード入力を待ちます。入力待ちの間に何かのキーを打てば、返り値(今回の場合にはkey)にそのキーコードが返ってきます。引数に 0 を指定した時は、キー入力を無限に待ち続けます。今回の場合は表示しっぱなしで、何かキーによって操作をすることは想定しないので、waitは0です。, ただ、このimshowですが、画像をディスプレイにバイピクセルの等倍表示がデフォルトだし、表示後のその表示画像の拡大縮小も受け付けてくれません。色々そのWindowに対して操作もできるようですが、いまいち使いづらいです。詳細はこちら。, ただimreadで読んだ画像の表示としては一番手軽。 書式も簡単だし なんだかんだで使ってます。imwriteと引数が似てるのも覚えやすい。, matplotlibにも同じ関数名で画像を表示してくれる関数があります。matplotlibは主にグラフを書いてもらうのに使うことが多いですが、画像もちゃんと表示してくれます。ただし表示のための画像のフォーマットが、OpenCVのそれと異なります。残念。, OpenCVはなぜが画素順がBGR順、対して表示はRGB順なので、入れ替えてやる必要があります。, このウィンドウのいいところは、拡大縮小から、軸の表示、保存までGUI操作までできちゃいます。レポートを作るときに挿入する画像を用意する時にはとても重宝します。 画像サイズもウィンドウにフィッティングしてくれますので、ディスプレイサイズを大きく超えるような画像の表示も見やすいです。, ただし、これもグラフ表示をメインとしているせいか、1チャンネルしかないグレースケールの画像表示にも難があります。普通に表示させるとおかしなことになります。, となります。おかしいです。これはgrayの明度値をいわゆる明るさを示す値とみなさず、異なるカラーマップに割り当てている事が理由のようです。matplotlib カラーマップでググると色々情報が出てきます。が、ここではグレースケール表示ができればよいので、, このようにOpenCVの画像を表示するには少し煩わしいですが、この癖を理解して使えば表示後は便利です。, ただ、Spyderを使っていると別ウィンドウへ飛び出してくれないので、以下の設定をした上で活用ください。, 最後に試すのが、ちょっとトリッキーな表示方法。Python の Tkinter で 画像を表示です。GUIを自分で加えることを想定するとこの表示方法が便利です。が、ちょっとしたデバッグ用途といった感じではなくなります。単純な表示だけではなく、処理のパラメータを画像を見ながらGUIを使って調整したいとき、などの表示用です。, 煩わしいです。が今後使えるので我慢します。表示させるための画像フォーマットへの変換に一度PIL(python image library)をはさみます。なので、opencvで読む。rgb順へ変換させる。pilフォーマットへ変換する。tk用フォーマットへ変換する。と3回変換します。その後canvasへ適用させ、windowへレイアウト。という過程を経てやっと表示できます。がこの記述だと画像の一部しか表示されない全く行けてない表示です。, 今回は表示だけで、GUIまでは付けていませんが、今後それも試してみようと思います。, 今回OpenCVで画像処理する人には必須となるであろう画像処理の結果画像を表示する方法を3種類試してみました。どれがいいとか悪いではなく、用途によって使い分けることができると便利だなと思います。, 特に最後のtkinterに関しては、もともとGUI用途です。なので今回表示だけというのは機能の一部を見せているだけで、実はもっとすごいポテンシャルを秘めてそうです。今後勉強していきたいです。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, とある電気メーカーのエンジニアをしています。ソフト屋さんです。ものを作るのが好きです。 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。 個人的にPythonでOpenCVを使って画像処理をする機会が多くなってきました。ライブラリに備わる関数も充実しており、短い記述で簡単に、凝った処理が記述出来て重宝しています。その際に必要となるのが、確認やデバッグ用途での画像表示です。そ 心が豊かになる方法について 引き続き考えていきたいです。, 画像ピラミッド:解像度を落とした画像を段階的に作って、軽くした状態で特徴点を分析する, #特徴点がなかったら、再びwhile文の先頭に戻って、また次のフレームを読み込んでくる, #二値化画像をmeanShift または CamShiftしてrct(四角)を得る, #frame=cv2.rectangle(img_bin,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),3)#四角を書く. はじめに今回はOpenCVを使って画像を表示し、表示した画像をマウスでクリックした時に、その画像中の座標を取得、点を表示するプログラムを作成しました。こちらの記事で対応点を数値で取得するようにと書きましたが、対応点をクリックだけで取得できる 画像と動画の表示方法と保存方法に加え,GUIの機能であるマウスやトラックバーの作り方を学びます: 基本的な処理. 物理的なモノに加えて、勉強がてらプログラムの作成も行って行きたいです。. 今回はOpenCVのお話。写真撮ったり、動画撮ったり画像処理、解析したりするときに使う有名なライブラリ。, これはもう有名なエラー。python触ったことがある人は必ずこのエラーに直面したことはあるはず。はいはい。このエラーね。3秒で対処法は思いつくはず。, pipで対応するモジュールをインストールするだけでOK(初心者の方は覚えておいて), pipでインストールは行ったが、それでもエラーが出てきた。そもそもOpenCVを使う際に必要な関連するライブラリが足りないとか、そんなことだろう。, まだまだ、OpenCVを使う際に必要な関連するライブラリが足りないらしい。これいつまで続くの..。永遠とapt-get地獄か?割とライブラリインストールに時間かかるし...。, これで、一通りpythonでOpenCVを扱った際に出るエラーには対応できるかと思います。まだまだマニアックなエラーがありましたら、報告下さい。, 夏になるから軽装で出かけれるようにとトートバックを探していたところ、可愛くてシンプルおしゃれなトートバックを見つけちゃいました。女子ウケも男子ウケも素晴らしいぞこれ絶対。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。, MacOS「Catalina」とともにbashからzshへ乗り換え。zsh設定手順からおすすめ設定もろもろまとめ. OpenCVは画像や動画の処理に特化したライブラリです。ここではPythonとOpenCVを使って基本的な画像や動画の処理について学んでいきます。画像処理は機械学習などの画像認証などにも繋がる操作なので押さえておきたいところです。 画像や動画の処理に特化したコンピュータービジョンのライブラリにOpenCVというものがあります。ここではPythonとOpenCVを使って基本的な画像処理を学んでいきましょう。, Pythonのデータ分析でライブラリのNumPy、Pandas、Matplotlibなどを使いますが、機械学習の中で画像認証と言ったものも扱われており、画像や動画の処理も必要になってきます。, ここでは、OpenCVの公式サイトで扱っている内容を参考に進めて行きたいと思います。, 画像処理までになると高い数学的な素養があった方が深い理解には役立つとは思いますが、ここでは厳密な数学的な説明は行いません。とりあえず動かしてみるということに主眼を置いています。関心のある方はいろいろと検索や専門書に当たってみてください。, OpenCVライブラリをインポートして、画像ファイルの基本的な操作を学んでいきます。, 図形の描画 – rectangle(), circle(), line(), putText(), polylines(), モルフォロジー変換 – erode(), dilate(), morphologyEx(), OpenCV-Pythonチュートリアル — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation. OpenCV:python 画像追跡 . main (core) モジュールのみで良い場合: contrib (extra) モジュールも必要な場合: main/extra モジュールの分類についてはこちら.OpenCV の使いたい機能に応じて選択する. 商用利用しないのであれば,main モジュールが包含される opencv-contrib-pythonの方にしておけば良いと思います.もしくは core だけではできないことが出てきたら入れ直すか. 画像ファイルとNumPyの配列(Array)との関係を使って画像処理にpillow(PIL)を使った操作は行いました。, Pythonのデータ分析ではNumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリを使いますが、機械学習の中で画像認証と言ったものも扱われており、画像や動画の処理の扱い方を知っておきたいところです。, 画像や動画の処理に特化した外部ライブラリにOpenCVというものあります。ここではPythonとOpenCVを使って基本的な画像処理を学んでいこうと思います。, MacにOpenCVをインストールしましょう。ここではAnacondaの環境なので、ターミナルからcondaコマンドでインストールします。, なお、OpenCVのインストールでは、かなり苦戦している人が多いようです。それぞれの環境の違いなども影響しているでしょう。私の環境も前のバージョンのanacondaでは何もせずに利用できたのですが、現在はまた新たに環境を整備しないといけません。ネットで検索して自分にあったインストール方法、エラーへの対処法を参考にする必要があるでしょう。, それではOpenCVを使って画像を読み込んでみましょう。pillow(PIL)を使った画像処理は既に行いましたが、同じ画像ファイルを利用して操作してみようと思います。, jupyter notebookを使って画像処理をする為に、ライブラリをインポートしましょう。, jupyter notebook上に画像を表示する為に%matplotlib inlineも記述しています。, 作業ディレクトリにimagesフォルダを作って、画像ファイルのapples.jpgを配置しています。パスを正しく指定してimread()に渡しています。, これはOpenCVのcv2.imread()で取得した画像のカラーデータはBGR(青、緑、赤)のデータ配列になっているのに対し、Matplotlibのplt.imshow()で呼び出す場合のカラーデータはRGB(赤、緑、青)のデータ配列として処理している為です。, これをきちんと色合いで表示するにはBGRをRGBに返還して処理する必要があります。, cvtColor()にimgを、変換コードのcv2.COLOR_BGR2RGBを使って渡すことでBGRをRGBに返還しています。, cv2.imread()で画像を読み込む時に、第2引数にcv2.IMREAD_GRAYSCALEを渡すことでグレーで表示することができます。, BGRとRGBの違いからplt.imshow()で表示するとその影響がでるので、cmap=’gray’を指定して表示します。, このimread()の第2引数は1、0、-1の整数値でも指定できますが、次のフラグとそれぞれ対応しています。, 1066行、1600列、つまりheightが1066px、widthが1600px、3カラーチャンネルの画像データになります。, 画像ファイルデータを格納してimg_rgbオブジェクトをresize()に渡します。画像サイズをタプルで一緒に渡しています。ここではwidthが1066px、heihtが200pxです。, 画像の幅と高さをどちらも半分の0.5にします。resize()に元画像を渡し、基準の位置を画像の左上である(0, 0)に起き、比率を指定しています。, 表示されている画像の目盛りを見ると、画像の大きさが半分になっているのがわかります。, 左右を反転させるにはy軸で回転させます。flip()に画像を渡して、今度は1を指定します。, 今度は、画像を対角線を軸に反転させてみます。x軸、y軸それぞれ反転させることです。ここでは最初の画像の位置に戻ることになります。, 操作した画像を新たに保存してみましょう。新しく画像ファイルに書き込むことになり、imwrite()を使います。, imwrite()に保存する場所のパスとファイル名を指定し、元の画像のオブジェクトを渡します。, Trueとかえっきたら画像の保存ができています。指定のパスのディレクトリに、新しく画像ファルができているはずです。ただ、この画像はRGB型ではなくBRG型のカラーで保存されることになるので注意です。そのまま開けば青系の画像になっています。, resize()などは画像そのものの大きさを変更してしまう訳で、それを保存した場合も画像サイズは変わってしまいます。, figsizeに図の幅と高さをタプルで指定してfigure()に渡します。そこにadd_subplot()で表示する位置を指定します。(111)は1行1列の1番目という意味で、画像の左上の位置を示しています。(1,1,1)としても同じです。, 画像の目盛りはそのままですが、表示が小さくなっているのがわかると思います。この表示の方法はMatplotlibの使い方を確認するといいでしょう。, これまでjupyter notebook上に画像を表示してきました。これをnotebook上にではなく別windowで開くこともできるのですが、Macでのjupyter notebook上では動画にエラーがでることが多いようです。具体的には表示した後にカーネルが止まるといった症状です。, ですので、ここではPythonスクリプトファイルにコードを書いて、ターミナルから実行して画像を別windowで開く操作をやってみましょう。, 次のコードを試しにjupyter notebookで実行すると、画像を表示した後に止まってしまいます。, imread()で画像を読み込み、imshow()でビューワーのタイトルにAPPLESと示して画像を別windowで表示します。, waitKey()でキー入力を待ち続けますが、何かキーを押すとwindowが閉じて終了します。, jupyter notebookでは止まってしまいますが、テキストエディタで記述してターミナルで実行すればキチンと動作します。, 先ほどのコードと違うところは、while文を使ってTrueの間に画像処理を行っているところです。ここで画像が別窓で開きます。, そしてwaitKey(1)で1ミリ秒待ち、かつEscキーを押したら終了するというif文を入れています。0xFF == 27 は64ビットのPCで[esc]キーを意味しています。[esc]キーを押せば画像表示が終了することになります。ちなみに、0xFF == ord(‘q’) とすると[q]キーを押せば終了するのでquitと意味でよく見られますね。(ASCII制御文字を参照してください), 上記のPythonスクリプトをターミナルからpythonコマンドで実行すると、別窓で画像が表示されるはずです。, 画像や動画の処理に特化した外部ライブラリにOpenCVというものあります。このライブラリをPythonにインポートして画像処理を行うことができます。, OpenCVのMacでの利用は、インストールで躓く人も多いようです。ネットなどで検索して対処法を見つける必要もあるでしょう。, 通常、カラーコードはRGBで表されることが多いですが、OpenCVで画像を扱うとBGRで処理されるのでmatplotlibを使って表示をする時は注意が必要です。, jupyter notebookでは、画像表示を別windowで行うとカーネルが止まってしまうことがMacやLinuxなのでは起こることがあるので注意が必要です。その場合はPythonスクリプトのファイルとしてコードを用意し、ターミナルから実行することにしましょう。, 【Python】NumPyのarrayとimageファイルで画像処理 - pillow(PIL), PythonのライブラリーNumPyの配列を使って画像ファイルを操作します。ここでは画像処理ライブラリのpillow(PIL)を導入し、RGBカラーモデルの表現も確認します。読み込んだ画像ファイルデータのカラーを変換する操作を行います。, MacにAnacondaをインストールしてPythonを利用している状況で、画像処理のOpenCVライブラリーをインストールする方法をまとめました。PythonでOpenCVを利用する環境構築が上手く行かない人も多くいるようですので、ここでは一例としての掲載です。, Pythonの拡張モジュールPandasを使ってデータの入力と出力を扱います。pd.read_メソッドを使ってさまざまな種類のファイルを読み出すことができます。ここではCSV、Excel、HTML、SQLの4つの一般的なデータ型を扱います。, MacやUNIXコマンドでターミナルを駆使してファイルやフォルダを作成したり削除したりする操作することができますが、Pythonでもそのような操作をosモジュールなどを使えば、様々なことが可能となっています。, Pythonの拡張モジュールPandasのDataFrameを扱います。DataFrameは一連のデータオブジェクトをまとめて、同じインデックスを共有することができます。DataFrameはPandasの主要な機能と言っていいと思います。, jupyter notebookなどでPythonのコードを実行する時、実行結果に影響が無いにも関わらず警告(ワーニング)の表示が出る場合があります。これはバージョンの違いなどで起こります。この警告表示の抑制方法について簡単に触れておきます。, Pythonの描画ライブラリseabornの回帰モデルの表示を扱います。ここではseabornに組み込まれている回帰モデルのlmplot()関数を見ていきます。回帰分析については機械学習の分野でもっと詳細に扱おうと思っています。, Pythonのデータ視覚化ライブラリであるseabornに用意されているデータセットをload_dataset()を使って読み込んでグラフを描画してみました。distplot()、jointplot()、pairplot()を扱います。, 【Python】NumPyのarrayとimageファイルで画像処理 – pillow(PIL), 【Python】OpenCVで線や図を描く – rectangle, circle, line, putText, polylines.

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