Pythonで始めるOpenCV3プログラミング
- 著者 北山 直洋
- 判型 B5変型判、256頁
- 価格 3,200円（本体）
- ダウンロードサービス：学習に使えるサンプルファイル
- ISBN 978-4-87783-373-2
2018年8月10日 初版第1刷発行
本書について
本書は、Pythonの基本レベルを習得した方々を対象に、コンピュータビジョンライブラリの定番、OpenCVによる画像・動画処理をPythonで行う方法について解説する書籍です。
開発環境の準備と動作確認用の簡単なプログラム作成から始めて、さまざまな画像・動画処理の方法をサンプルプログラムとともに提示し、丁寧に説明します。また、今注目されているディープラーニングを利用した解析の例も紹介します。
目 次
- 第1章 開発環境の準備
- 1.1 Anacondaのインストール
- 1.2 Spyderの起動
- 1.3 はじめてのPythonプログラム
- 1.4 OpenCVをインストール
- 1.5 OpenCVのインストール確認
- 第2章 はじめてのOpenCVプログラム
- 2.1 OpenCVとは
- 2.2 NumPyモジュール
- 2.3 画像を生成するプログラム
- 2.4 画像の読み込み、書き込みを行うプログラム
- 2.5 関数の説明
- 第3章 グラフィックス
- 3.1 円を描く
- 3.2 画像の上に線を描く
- 3.3 画像の上に円を描く
- 3.4 画像の上に文字を描く
- 3.5 関数の説明
- 第4章 アフィン変換
- 4.1 フリップ
- 4.2 リサイズ
- 4.3 回転
- 4.4 透視投影
- 4.5 トリミング
- 4.6 関数の説明
- 第5章 色の処理など
- 5.1 グレイスケール
- 5.2 輝度平滑化
- 5.3 閾値処理・その1（スレッショルド処理）
- 5.4 閾値処理・その２（アダプティブスレッショルド処理）
- 5.5 カラー画像の各成分を分離
- 5.6 関数の説明
- 第6章 フィルタ処理
- 6.1 画像の色反転
- 6.2 ブラー処理
- 6.3 メディアン処理
- 6.4 ガウシアン処理
- 6.5 ラプラシアン処理
- 6.6 Sobel処理
- 6.7 Canny処理
- 6.8 画像の膨張
- 6.9 画像の収縮
- 6.10 ボックスフィルタ処理
- 6.11 モザイク処理
- 6.12 関数の説明
- 第7章 二つの画像合成
- 7.1 二つの画像を加算
- 7.2 二つの画像を減算
- 7.3 二つの画像をブレンド
- 7.4 二つの画像の論理和
- 7.5 関数の説明
- 第8章 動画処理
- 8.1 フレームサイズの表示
- 8.2 動画表示
- 8.3 グレイスケールで表示
- 8.4 輝度平滑化
- 8.5 Canny処理
- 8.6 シャッフル
- 8.7 回転
- 8.8 一部回転
- 8.9 関数の説明
- 第9章 オブジェクト検出
- 9.1 コーナー検出
- 9.2 顔検出
- 9.3 オブジェクト検出
- 9.4 動画の顔検出
- 9.5 オブジェクト除去
- 9.6 ダメージ補修
- 9.7 テンプレートマッチング
- 9.8 特徴点検出
- 9.9 関数などの説明
- 第10章 Deep Learning
- 10.1 Deep Learningとは
- 10.2 事前準備
- 10.3 カメラで撮影した手書き数字の認識
- 10.4 関数などの説明
- 付録 Linux環境
- A.1 本書のプログラムをLinux環境で動作させる
- A.2 UbuntuへのAnaconda、OpenCVのインストール