【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

OpenCVの導入・画像の基礎知識からエッジの検出・特徴抽出、特徴追跡など様々な画像処理を紹介。実践力強化のため、パーティクルフィルターも原理を理解した後、自力で実装します。

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このコースはPythonでOpenCVというライブラリを使った画像処理の入門コースです。

OpenCVとは元々はIntelがC++主導で開発を進めていた画像処理用のライブラリですが、Pythonから使うことで様々な画像処理が短いプログラミングで書くことができ、画像処理の入門には適しています。

【人事の方/マネージャークラスの方へ】

本コースは次のような使い方が可能です。

・業務で画像処理が必要になったが、これまで画像処理は全くやった事が無く、画像処理の知識が無い社員の方を育成したい。

・部門でAI人材を育成しており、特に画像系処理のAI人材を育成したい。

OpenCVは深層学習ライブラリのTensorFlowやPyTorchと併せて使われることも非常に多く、画像系AI人材の育成に適しています。

この為、画像処理系のAI人材を育成されたい場合、本コースと以下の深層学習のコースをセットで受講されると十分な基礎が身に付きます。

【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門

【受講上の注意点】

注意点ですがPythonの基礎的な文法の解説はほとんどありませんので、Pythonの基本的な文法(リスト、for文、if文など)には習熟しておく必要があります。

(OpenCVの文法の解説はもちろんあります。)

また対象のOSは基本的にはWindowsです。

(Macの場合異なるのは、AnacondaのインストールとOpencvの導入の部分です。一応、テキストベースでの説明はあります。)

文法は最低限の文法を補う講座を設けていますが、本講座は比較的プログラミング量が多いと思われます。

この為、Pythonのコーディング経験が全くない方には難しいかもしれません。

本講座で取り扱う内容としては、大まかには以下の通りです。(詳しくは"本講座の概要"、"画像処理とは・OpenCV"とはをご覧ください。)

・環境の構築（OpenCVの導入）

・画像/動画の入出力

・トラックバー / マウスイベント

・色空間/グレースケールへの理解

・平滑化/エッジの検出などの畳み込み処理

・2値化

・特徴点の抽出

・色検出、オプティカルフローなどの物体追跡

・パーティクルフィルターの理論と実装

また本講座で取り扱わない内容としては

・機械学習

・カメラモデル

・SIFT/SURFなどのライセンス上商用利用しにくいもの

です。