PythonとOpenCVで画像処理ができる入門講座を紹介!PythonとOpenCVを活用して画像や動画を処理してみよう。

【Udemy感想】Pythonで学ぶ!OpenCVでの画像処理入門

なかぴょん

Udemyにある「【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門」を受けてきたよ。
Pythonで画像処理を体験してみたい方におすすめの講座だよ。

へびにょん

なかぴょんです。
今回はUdemyの講座の1つである【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門を受けてきました。

講義では、PythonとOpenCVを活用した画像処理を学ぶことができます。

OpenCVをあまり使った経験がない方でも、問題なく受けられる講座となっています。

PythonとOpenCVを連携させて、何か作ってみたい方だけでなく、単純にOpenCVの使い方を学びたいと考えている方にもおすすめの講座です。

講座の最後に、PythonとOpenCVを使った画像処理を学ぶ際に参考となるサイトや書籍を紹介しています。

PythonでOpenCVを取り扱った書籍やサイトは探してみても、なかなか良いのが見当たらないので、紹介してあるサイトや書籍は画像処理を行う上でとても参考になります。

それでは、詳しく解説していきます。

誰向きなのか

【Udemy感想】Pythonで学ぶ!OpenCVでの画像処理入門のおすすめポイント

こんな人におすすめ
・Pythonには習熟しており、画像処理に興味のある方

・Pythonでのプログラミングの幅を広げたい方

・OpenCVの使い方を学びたい人

何が学べるのか

  • OpenCVのライブラリの環境が構築できる
  • 0から始めて画像処理の様々な動きやその背景で何をしているのかが分かる
  • OpenCVの使い方が分かる①:画像を読み込み、処理し、出力する一連の流れが行える。エッジやブロブの検出
  • OpenCVの使い方が分かる②:動画の扱い、トラックバーの作成、物体の追跡
  • OpenCVの使い方が分かる③:原理を理解して、ライブラリに無いものでもコーディングに挑戦:実践力を身に付ける

学ぶ際の事前準備

【Udemy感想】Pythonで学ぶ!OpenCVでの画像処理入門で学ぶプログラミング言語

Pythonの基本的な文法は理解できているのが前提です。

ただ、セクション6の補講で最低限の文法を説明しますので、Pythonを少しでも触った経験があるのなら、問題なく講義を受けられるかと思います。

Pythonで開発を行う際に、Jupyter notebookを使用しますので、簡単に使い方を知っておく必要があります。

画像処理については予め知っておく必要はありません。

最低限の数学知識として、微分と積分のイメージは知っておく必要があります。行列についても基本的な計算は知っておくのが望ましいです。

MEMO
こちらのコースでは、セクション6にJupyter notebookに関する説明やPythonの文法を簡単におさらいできる講義が用意されております。

Pythonの文法に関して少し自信がない方は、本コースのセクション2以降を受ける前に、セクション6で最低限の文法を一通り把握しておくと良いかと思います。

講座詳細

セクション1 イントロダクション

  • 1. このコースの概要
  • 2. 画像処理とは・OpenCVとは
講義の進め方に関して説明があります。

本講義では、開発環境の構築から始めて基本的な画像処理の内容を一通り学ぶことができるようになっています。

STEP.1
開発環境の構築(Python・OpenCV)
STEP.2
画像の基礎知識
STEP.3
画像・動画の入出力
STEP.4
基本的な画像処理
講義概要の説明後は、画像処理とOpenCVについての基礎的な知識の話があります。

内容としては以下の4つとなります。

  1. 画像処理における画像とは何か?
  2. 画像処理とはどのような処理か?
  3. OpenCVライブラリが何であるか?
  4. PythonからOpenCVを使うメリット・デメリット

セクション2 環境の構築

OpenCVおよびPythonの開発環境の構築について説明があります。

Pythonの開発環境の構築はAnacondaという開発ツールを使って行います。

すでにPythonの開発環境を整えていて、Anacondaをインストール済みの方はインストール方法の内容を飛ばしていただいて問題ないです。

OpenCVも同様にすでに導入済みの方は、導入方法を飛ばして問題ないです。

  • 3. Anacondaのインストール【Windows】
  • 4. Anacondaのインストール【Mac】
  • 5. OpenCVの導入【Windows】
  • 6. OpenCVの導入【Mac】
  • 7. 画像・動画のダウンロード

セクション3 画像処理の基礎

画像処理やOpenCVを扱う際の基本的なルールについて解説があります。

また、セクション3よりJupyter notebookにPythonのコードを書きながら解説が進んでいきます。

Udemyの講義は講義速度を0.5倍~2.0倍まで自由に調節できるので、講義と同じようにコードを書きながら進めていきたい方は活用してみてください。

  • 8. 画像の基礎知識
  • 9. 画像の表示・出力
  • 10. 動画の表示・出力
  • 11. ウインドウの調整
  • 12. リサイズ
  • 13. 色空間・グレースケール
  • 14. ヒストグラム
  • 15. ヒストグラム均一化
  • 16. γ変換
  • 17. トラックバーの作成
  • 18. マウスイベント
  • 19. 図形の描画・文字の記述
  • 20. 2値化
  • 21. 小演習:トラックバー + 2値化

セクション4 画像処理・画像解析

実際に写真から顔や図形の特徴をPythonを使って検出していくセッションとなります。

顔検出などは、アプリやWEBサービスを制作する上で活用したい方も多いかと思いますので、講義で学んでうまく活用してみてください。

  • 22. アファイン変換
  • 23. 透視変換
  • 24. 畳み込みとは
  • 25. 畳み込みの基礎
  • 26. 画像の平滑化
  • 27. 画像の微分とは
  • 28. エッジの検出(Sobel・Laplacian)
  • 29. エッジの検出(Canny)
  • 30. 直線・円の検出
  • 31. モルフォロジー演算
  • 32. インペイント
  • 33. 特徴抽出とは
  • 34. 特徴抽出
  • 35. 顔検出
  • 36. ブロブの検出
  • 37. 輪郭の検出

セクション5 動画処理・動画解析

画像だけでなく、動画内の動いている物体に対しても処理や解析を実際に行っていきます。

  • 38. 色検出
  • 39. オプティカルフロー
  • 40. MeanShift・CamShift
  • 41. 背景差分
  • 42. パーティクルフィルターとは
  • 43. パーティクルフィルターの実装

セクション6 補講

このセクションでは、Jupyter notebookに関する説明や、Pythonの文法を簡単におさらいできるようになっています。

Pythonの文法に関して少し自信がないと感じている方は、本コースのセクション2以降を受ける前に、こちらのセクションで最低限の文法を一通り把握しておくことをおすすめします。

  • 44. Jupyter notebookの起動と終了
  • 45. 文法ミニマム1
  • 46. 文法ミニマム2
  • 47. 尤度とは

セクション7 ボーナスレクチャー

記事の冒頭でも少し説明しましたが、こちらのセクションでは、PythonとOpenCVを使った画像処理を学ぶ際に参考となるサイトや書籍を紹介しています。

PythonでOpenCVを取り扱った書籍やサイトは探してみても、なかなか良いのが見当たらないので、紹介してあるサイトや書籍は画像処理を行う上でとても参考になるかと思います。

本コースをご受講頂いた方へ、Python関連の他の講義で使えるクーポン特典も付いています。

  • 48. 参考となるURLの紹介
  • 49. 講師の他の講座のご紹介

まとめ

今回はUdemyの講座の1つである【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門についてご紹介しました。

PythonとOpenCV使った画像処理について自分で調べてみても、なかなか参考になるものがなく、困っていたのですが、この講義で画像処理の基本的な内容を学ぶことができて良かったです。

今回紹介した講座以外にも僕が受けたPythonに関する講座はいくつかあるので、興味がある方は関連記事をご覧ください。

補足
Udemyで受けられるPython講座を一覧にしてまとめた記事を作成しました。

UdemyにあるPython講座をまとめてみた【保存版】UdemyにあるおすすめPython講座集めてみた

Python初心者向けの講座からPython経験者向けの講座まで、分けて紹介しております。

Pythonを学びたいと考えている方は、一度見て見ると良いかと思います。

なかぴょんに受けてほしいプログラミングに関する学習サービスなどのリクエスト募集中です。

リクエストなどはお問い合わせにてお伝えください。

リクエストをいただいた講座は受け終わった後で記事にします。

なかぴょん

リクエストお待ちしております(^^)

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