OpenCVを使いたいけど、インストールってどうやるの・・・？
結論から言おう。
「pip install opencv-python」コマンドでインストールできる。
✔️ 結論
ターミナルで「pip install opencv-python」と打つ
✔️ 読者さんへの前置きメッセージ
本記事は「OpenCVライブラリを使う前にするべきこと」について書いています。
OpenCVはサードパーティライブラリです。
そのため、このインストール作業をしないと、プログラムの中で使うことが出来ません。
それでは、順に解説していきましょう。
OpenCV(Python)のインストール方法
PythonでのOpenCVライブラリのインストール方法はいたって簡単です。
2ステップで完了します。
pipコマンドでインストールする
OpenCVはPythonライブラリなので、Pipでインストールします。
ターミナル（Windowsならコマンドプロンプト）を開いて、
以下のコマンドを入力します。
pip install opencv-python「Successfully～」と表示されたらインストール完了
先ほどのコマンドを実行すると、インストールが開始され、以下のように表示されます。
Collecting opencv-python
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/96/30/99bd865802cd5f425c42efd2ee4e10bd3bc605640008f03e3c72a1dbe320/opencv_python-4.0.0.21-cp36-cp36m-win_amd64.whl (30.4MB)
100% |████████████████████████████████| 30.4MB 728kB/s
Requirement already satisfied: numpy>=1.11.3 in c:python36\lib\site-packages (from opencv-python) (1.14.6+mkl)
Installing collected packages: opencv-python
Successfully installed opencv-python-3.4.3.18
「Successfully installed opencv-python-3.4.3.18」が表示されたらインストール完了です。
インストールしたOpenCVのバージョンを確認する
インストールが完了したら、試しにバージョンを確認してみましょう。
以下のコマンドでOpenCVのバージョンを確認できます。
pip freeze | grep opencv
このコマンドを実行して、以下のように表示されていればOKです。
opencv-python==3.4.3.18
PythonのOpenCVライブラリのインストール手順は以上です。
次からはOpenCVライブラリについて解説していきます。
OpenCV(Python)とは？
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) は、
画像処理に関する機能をまとめたライブラリです。
OSS（オープンソースソフトウェア）として提供されているため、無料で手軽に使うことができます。趣味としての利用だけでなく、商業目的の利用も許可されています。
OpenCVはここ最近で注目されている機械学習の技術を応用していて、システム開発やロボット工学などで使われています。主に、画像中から人の顔を検出したり、カラー画像を白黒画像に変換する場面で使われています。
今では「画像処理」を用いたPythonプログラミングでは必ずと言っていいほど使用されるほどに、メジャーなライブラリです。
インストール自体も簡単なので、趣味や個人開発にもオススメです。
OpenCV(Python)をインストールして出来ること
OpenCVでは、画像処理全般のための機能が具備されています。
代表的な例としては、以下のことができます。
- 画像の表示
- 画像のリサイズ
- カラー画像の白黒変換
- モザイク処理
- 物体検出
- テンプレートマッチング
では、一つずつ詳しく見ていきましょう。
画像の表示（OpenCVで出来ること１）
OpenCVでは、画像をプログラムを通して、表示することが出来ます。
また、OpenCVを使うことで、
画像データをプログラム上で扱える状態のデータにすることが出来ます。
画像のリサイズ（OpenCVで出来ること２）
OpenCVを使えば、画像のリサイズも行えます。
プログラムの中で画像のリサイズができるので、
大量の画像を自動的にリサイズすることが出来ます。
なお、OpenCVによる画像のリサイズについては
「OpenCVで画像をリサイズする【cv2.resize】」
の記事で解説しています。
カラー画像の白黒変換（OpenCVで出来ること３）
これが一番分かりやすいOpenCVの機能でしょう。
OpenCVの機能を使えば、
このようにカラー画像を白黒に変換にすることが出来ます。
なお、OpenCVを使った二値化（白黒化）については、
「OpenCVで二値化する方法【Python】」の記事で解説しています。
モザイク処理（OpenCVで出来ること４）
OpenCVはモザイク処理のための機能も用意されています。
顔部分だけモザイクをかけるような処理もできます。
画像中の顔部分にモザイク処理を行う方法については、
「OpenCVを使ってモザイク処理を行う【Python】」の記事で解説しています。
物体検出（OpenCVで出来ること５）
物体検出とは、
人や車などの物体を囲む四角い領域(バウンディングボックス)の場所を特定する処理です。
OpenCVを使うことで、顔検出・人物検出などの物体検出が可能となります。
なお、OpenCVによる物体検出については以下の記事で解説しています。
全ての記事にコピペで動くサンプルコードを掲載しています。
良ければ参考にしてみて下さい。
テンプレートマッチング（OpenCVで出来ること６）
テンプレートマッチングとは、
画像の中から特定の画像と類似する部分を見つけ出す処理です。
写真に写っている人物が同一人物かどうかを判定する際などに用いられています。
OpenCV(Python)の便利な関数
OpenCVには、便利な関数が用意されています。
代表的な関数だけ一部紹介します。
- cv2.imread
- cv2.imwrite
- cv2.resize
- cv2.flip
- cv2.cvtColor
各関数の働きを一つずつ見ていきましょう。
cv2.imread()（OpenCVの関数１）
画像を読み込む時に使用する関数です。
cv2.imwrite()（OpenCVの関数２）
画像を書き出し保存する時に使用する関数です。
cv2.resize()（OpenCVの関数３）
画像をリサイズを行う時に使用する関数です。
参考記事：OpenCVで画像をリサイズする【cv2.resize】」
cv2.flip()（OpenCVの関数４）
画像を反転する時に使用する関数です。
cv2.cvtColor()（OpenCVの関数５）
カラー画像をグレースケールなどに変換する時に使用する関数です。
参考記事：OpenCVでグレースケール画像を簡単に作成する【Python】
OpenCVは便利なライブラリ、積極的にインストールしよう！
OpenCVは便利な機能が豊富で、システム開発の現場でも使用されています。
また、インストールも簡単で、関数の使い方自体も分かりやすいので、
まずは個人開発で使ってみて使い方に慣れると良いでしょう。
OpenCVをマスターするには
今回は、OpenCVのインストール方法について解説しました。
OpenCVは注目が高く、いま需要の高いライブラリです。
もし、OpenCVについて独学でスキルをつけるなら、以下の書籍がオススメです。
この書籍はOpenCVの基礎から応用までを
丁寧にかつ詳細に解説しています。
OpenCVのほぼ全てを網羅しているとも言えるほどの徹底ぶりなので、
関数のリファレンスとしても使用することができます。
エンジニアとしての自身の価値をチェックする（完全無料）
エンジニアとして、
自分の価値がどれくらいのものかご存知でしょうか？
エンジニアとしてIT業界に身を置いていると
今の会社でずっと働くのか、フリーランスとして独立するのか …
と様々な選択肢があります。
どの選択肢が正解なのかを見極めるためにも、選択肢を広げるためにも
自身の価値を知っておくことはとても重要です。
TechClips ME では、
職務経歴書をアップロードするだけで企業からのスカウトを受けることができます。
▼▼▼▼▼
▲▲▲▲▲
しかもTechClips MEでは想定年収を企業から提示してくれるので、
自身の価値を数字で分かりやすくたしかめることができます。
登録はもちろん完全無料なので、一度登録してみると良いかもしれません。
コメント