OpenCVライブラリの imread 関数って
どうやって使うんですか・・・？
imread 関数は OpenCV で画像を読み込むときに使用する。
OpenCV で画像処理を行う場合にはよく使う関数だ。
✔️ 本記事のテーマ
OpenCVの imread 関数の使い方
✔️ 読者さんへの前置きメッセージ
本記事は
「OpenCVの imread 関数」
について書いています。
この記事を読むことで
「OpenCVの imread 関数の使い方 や サンプルコード」
を理解できます。
OpenCV ライブラリは画像処理を行うための Python ライブラリですが、
imread 関数は OpenCV で画像処理を行う際の「画像の読み込み」に使用する関数です。
そこで、この記事では
imread 関数を使って画像を読み込む方法について
サンプルコードを用いて解説します。
それでは、解説していきましょう。
（前準備）OpenCVライブラリのインストール
OpenCVライブラリはサードパーティライブラリなので、
まずインストールする必要があります。
OpenCV は pip コマンドを使うことで簡単にインストールすることができます。
pip install opencv-python
上のコマンドをターミナル（Windowsであれば、コマンドプロンプト）で実行すればOKです。
なお、インストール方法の詳細については
「【python】OpenCVのインストール方法」
の記事に書いてます。
OpenCV の imread 関数の使い方
OpenCV のimread 関数を使うサンプルコードは以下の通りです。
import cv2
img = cv2.imread('./sample.png')コードを詳細に解説していきましょう。
まず、OpenCV を使うためには、
cv2 ライブラリを Python ファイルの中で import する必要があります。
import cv2これにより、
OpenCV ライブラリの関数や機能を Python ファイルの中で使うことができるようになります。
続いて、import した cv2 ライブラリの imread 関数を使用して、画像ファイルを読み込みます。
imread 関数は、画像のファイルパスを引数にして、読み込んだ画像データを戻り値として返します。
img = cv2.imread('./sample.png')サンプルコードでは、
imread 関数で画像ファイルを読み込み、OpenCV で扱える画像データ img に変換しています。
実際に、画像処理を実装するときは、この変数 img に対して、処理を加えていきます。
このようにすることで、
任意の画像に対して、OpenCV で画像処理を加えることができます。
OpenCV ライブラリの画像処理について
既に解説した imread 関数によって変換した画像データに対して、
処理を加えることで画像処理を実装することができます。
OpenCV には画像処理のための便利な関数が数多く用意されています。
具体的には以下のような関数が用意されています。
- 画像のリサイズ
- 画像のグレースケール（白黒）化
- 画像に文字を印字する
- 画像から円を検出する
- 画像から顔を検出する
これらの関数の使い方についても紹介しておきましょう。
画像のリサイズ
OpenCV では画像の大きさを変更（リサイズ）することができます。
画像のリサイズには cv2.resize 関数を使用します。
cv2.resize 関数でできることや使い方については
「OpenCVで画像をリサイズする【cv2.resize】」
の記事で解説しているので良ければ参考にしてみて下さい。
画像のグレースケール（白黒）化
OpenCV では画像を白黒にすること（グレースケール化）ができます。
画像のグレースケール化には cv2.cvtColor 関数を使用します。
cv2.cvtColor 関数でできることや使い方については
「OpenCVでグレースケール画像を簡単に作成する【Python】」
の記事で解説しているので良ければ参考にしてみて下さい。
画像に文字を印字する
OpenCV では画像に文字を印字することができます。
文字を印字するには cv2.putText 関数を使用します。
cv2.putText 関数でできることや使い方については
「【OpenCV】cv2.putText関数の使い方【文字を描画する】」
の記事で解説しているので良ければ参考にしてみて下さい。
画像から円を検出する
OpenCV では画像から円を検出することができます。
円の検出には cv2.HoughCircles 関数を使用します。
cv2.HoughCircles 関数でできることや使い方については
「【OpenCV】cv2.HoughCircles()の使い方【円を検出する】」
の記事で解説しているので良ければ参考にしてみて下さい。
画像から顔を検出する
OpenCV では画像から顔を検出することができます。
顔の検出には cv2.CascadeClassifier 関数を使用します。
cv2.HoughCircles 関数でできることや使い方については
「OpenCVで顔を検出する【Python】」
の記事で解説しているので良ければ参考にしてみて下さい。
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OpenCVのdrawMarker関数の使い方と引数について解説しました。
OpenCVは画像処理には欠かすことのできないライブラリです。
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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。
本記事で解説したcv2.drawMarker関数も掲載されています。
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