OpenCV のクイックスタートは、14 個の Python 実習で画像・動画処理を学ぶコースです。5 個の Beginner ガイド付きラボで基本の流れを身につけ、9 個の Intermediate チャレンジで OpenCV、NumPy、可視化ツールを用いた分析・変換手法を実装します。
用意されたメディアファイルを使い、画素やチャネルを調べ、処理済み画像や動画を生成し、具体的な要件に対してコードを確認します。
学習内容
- 画像を読み込み、表示、保存し、動画フレームをファイルや新しい動画へ書き出す
- 画素、画像サイズ、関心領域、カラーチャネルを調査・変更する
- 加算、ブレンド、減算、ビット演算で画像を合成する
- 色空間を変換し、色に基づくマスクで対象を分離する
- ヒストグラムと累積分布を計算し、勾配と OpenCV アルゴリズムでエッジを検出する
- バウンディングボックスとクラスラベルを描いて物体検出アノテーションを可視化する
- テンプレートを探索し、画像内の直線と円を検出する
- モルフォロジー処理を適用し、回転、反転、拡大縮小、色変換の再利用可能な拡張処理を構築する
このコースの対象者
コンピュータビジョンを始める Python 学習者と、画像読み込みより先の OpenCV 演習に取り組みたい開発者向けです。ガイド付きラボは入りやすく、チャレンジでは準備済みプログラムを完成させて結果を調整します。
前提知識： 関数、ループ、配列、ファイル読み込みなど Python の基礎を推奨します。Intermediate チャレンジでは NumPy 配列の知識が役立ちますが、コンピュータビジョンのプロジェクト経験は不要です。
学習環境： OpenCV-Python と画像・動画素材を備えた Ubuntu 22.04 環境を使用します。12 個は WebIDE、2 個は可視化用の VNC デスクトップで実行します。Python ファイルを編集してターミナルから実行し、保存または表示された結果を確認します。
よくある質問
Web カメラや自分の画像データセットは必要ですか？
いいえ。用意されたローカル画像と動画を使用します。動画ラボは video.mp4 を読み込み、ライブカメラ入力は取得しません。
生成した動画をラボ内で再生できますか？
直接は再生できません。output.avi を出力しますが、現在の環境は動画再生に対応していないと手順に記載されています。ダウンロードしてローカルのプレーヤーで確認できます。
物体検出や深層学習モデルを訓練しますか？
いいえ。既存のバウンディングボックスを可視化し画像拡張を作成しますが、ニューラルネットワークや検出モデルは訓練しません。古典的な画像処理と OpenCV 操作が中心です。
すべて初心者向けですか？
いいえ。5 個の Beginner ガイド付きラボと 9 個の Intermediate チャレンジがあります。OpenCV が初めてなら、勾配、テンプレート、モルフォロジー、形状検出、拡張の前に画像、動画、算術、色空間を修了してください。
