OpenCVでできることを知りたい
OpenCVはどんなときに使われるの？
Pythonなどの言語を使って機械学習をやりたいときライブラリは役に立ちます。画像や動画の処理においてOpenCVは汎用性が高く人気のライブラリです。
ですが初心者の方であれば、そもそもOpenCVとは何かをよく理解しておらず、上記のような疑問を抱えることもあるでしょう。そこでこの記事では、OpenCVとはどういったライブラリでどんなことができるのか詳しく解説していきます。
本格的なプログラムの開発はもちろん、まずは簡単な画像処理を学びたいと考えている方も、ぜひ参考にしてください。
- OpenCVは画像・動画処理機能が充実したライブラリ
- OpenCVは画像の認識・表示ができる
- OpenCVは画像の編集・ノイズ除去ができる
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OpenCVとは
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) は、画像・動画に関する処理機能をまとめたオープンソースのライブラリです。
Intelが開発したライブラリで、OSSとして提供されているため、誰でも無料で使うことができます。趣味範囲の利用はもちろん、商業目的の利用も問題ありません。
OpenCVはロボット工学など学術的なシーンだけでなく、本格的なシステム開発、プログラミング学習まで幅広い用途で用いられます。
OpenCVの導入により、画像や動画の中に存在する物体の位置情報やパターン、動きをプログラムが識別できるようになります。認識した情報を用いて、画像の切り出しや編集も可能となります。
OpenCVは、WindowsやLinuxはもちろん、iOSやAndroidなどさまざまなOSに対応しています。Raspberry Pi(ラズベリーパイ)などの端末上で利用することも可能です。
ライブラリ自体には、C++、Java用のインターフェイスも存在しますが、近年では、主にPythonプログラムで用いられる例がよく見られます。
Pythonは人工知能分野での開発に広く用いられているプログラミング言語です。行列演算、画像認識をはじめとするさまざまなライブラリも豊富に存在しています。
PythonでOpenCVを利用する場合は、専用のライブラリ「OpenCV-python」を利用します。インストール方法も比較的簡単なので気軽に使ってみることが可能です。
OpenCVのメリットとは
OpenCVを利用するメリットは以下の通りです。
- 画像処理の準備作業ができる
- インストールが簡単
- さまざまなライブラリとの組み合わせが可能
- AR・VRの開発もできる
それぞれを具体的に解説します。
画像処理の準備作業ができる
画像の解析には、必ず事前に前処理が必要です。これは、手元にあるデータを解析にかける前に、何らかの加工を施す作業を指します。
「アルゴリズムが学習しやすいように、データを整える作業」とも言い換えられるでしょう。
ノイズや欠損のある画像を事前に除いたり、統計処理を行ったりすることで、より精度の高い機械学習が実行できます。OpenCVを使えば前処理の作業を簡略化することが可能です。
インストールが簡単
OpenCVをPythonで利用する場合、非常にシンプルな方法でインストールすることができます。Python向けのOpenCVには専用のパッケージが用意されているので、モジュールをインストールするだけで使うことができるのです。
具体的には、Windowsの場合はpipコマンド、macOSはHomebrewを用いてbrewコマンドを打ち込むだけです。
詳しい手順は以下の記事で解説しているので、ぜひ参考にしてください。
さまざまなライブラリとの組み合わせが可能
Pythonには、高機能な数値計算のライブラリが無数に存在します。「Scipy」や「Mumpy」などと組み合わせてOpenCVを活用することで、より高精度の画像処理を行うことができるでしょう。
これらのライブラリは、初学者でも扱えるという点も魅力的です。
AR・VRの開発もできる
OpenCVは、物体の位置情報や動きの解析、物体追跡などを行うことができるので、ARやVRのコンテンツ作成に用いられることもあります。
AR・VR開発に用いられるソフトウェアUnityには、「OpenCV for Unity」という外部プラグインが存在しており併せてサンプルプロジェクトも配布されています。OpenCVを用いれば、AR・VR開発のハードルを下げることができるでしょう。
OpenCVでできること
OpenCVの導入により、以下のことができるようになります。
- 画像の認識
- 画像の編集
- 物体の検出
- 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。
画像の認識・表示
OpenCVでは、画像のデータを認識し表示できます。画面上に表示される画像や動画は、ピクセルごとに数値で表すことができます。
OpenCVにはそれらの情報をリスト化し、プログラムで表示させる機能が用意されています。
画像の編集
画像の表示だけでなく、トリミングやリサイズなどの編集や加工もOpenCVを使えば簡単に実行できます。これは機械学習の前処理などでよく用いられます。
機械学習を行う上で、サイズやデータ容量が異なる画像をそのまま使うと、精密な学習ができなくなることが考えられます。その場合、事前に画像を加工し、機械学習しやすい形に編集しておく必要があるのです。
物体の検出
解析する画像の中から特定の物体のカテゴリーや位置を判別することを物体検出と呼びます。ディープラーニングを用いてマシンに学習させることにより、画像を読み込むほどに高精度な解析が可能になります。
テンプレートマッチング
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。FacebookやGooglePhotoなどでも、フォルダ内の写真と同一人物かを判定する際などに用いられています。
テンプレートマッチングは、見本画像と比較して「同じものが写っているか」を判定する技術と言うこともできるでしょう。ディープラーニングなどの技術によって、より高度な判別が可能になっており、OpenCVを用いることで、プログラム内でテンプレートマッチングを実行できるようになります。
ノイズの除去
画像解析の前処理で行うノイズ除去もOpenCVを活用して行うことができます。OpenCVにはノイズ除去のためのフィルターがいくつも用意されています。
あらかじめフィルターに通しておくことで、ノイズが取り払われた画像データを用いて解析処理を行うことができるようになります。
グレースケールへの変換
ディープラーニングでは、膨大なメモリを必要とすることも多々あり、マシンのリソース不足も念頭に置いておかなければなりません。
そこで、画像を解析する前に、画像の色データをグレースケールに変換し、計算量を減らす工夫も施されることがあります。OpenCVを用いることで、グレースケール変換なども容易に実施できるので、マシンの負荷を減らしディープラーニングを実行することも可能です。
まとめ
OpenCVとは何か、具体的にどんなことができるのか、について解説しました。オープンソースのライブラリは、誰でも気軽に利用できるため、プログラミング学習にも適しています。
「機械学習やディープラーニングに興味があるけど、何から手を付けていけばよいか分からない」という方は、まず画像や動画の処理を通して、実際にプログラムを組んでみるとよいでしょう。
