画像処理をPythonでやるならOpenCVで決まり。

　今回は画像処理に関する内容です。
以前から画像処理のツールとしてImageJというものを紹介しています。

　ただし、ImageJはあくまでも画像処理するツールであって、
それ自体を何かのアプリに組み込むことはあまり現実的ではありません。

　では、本題ですが、Pythonで画像処理をしたいと考えた時、
なにを使って実現すればいいか？答えはOpenCVというライブラリです。

　OpenCVは無料で公開されており、
個人・商用ともに無料なため全世界で広く活用されています。

　もともとはC++やC#で使うためのライブラリとして存在していましたが、
近年のPython人気もあり、PythonでもOpenCVを同様に使えるようになっています。

　今回はそんなOpenCVの特徴と導入方法についてご紹介していきます。

OpenCVとはなんなのか？

　まず初めに、OpenCVとは何なのかご紹介しましょう。
初めて聞いたというかたも、名前は知っているよ。というかたもいることでしょう。

　今回は、歴史も含めて詳しくOpenCVについて理解しましょう。

OpenCVの歴史

　OpenCVが生まれたのは、1999年のこと。
Intel社のGary Bradski氏が立ち上げました。

　OpenCVを立ち上げた理由は、コンピュータビジョンと人口知能の分野で働く
全ての人に提供することで、研究・開発を加速させるため。

　先述のGary Bradski氏がMITなどのラボを見学した際に、
コンピュータビジョンのライブラリが内部で共有されることで、
あらたに基本的な関数を開発し直す必要がないところに注目しました。

　OpenCVの最終的な開発のゴールは、
基本的な関数をライブラリ化することで車輪の再発明をしないで済むこと。
コンピュータビジョンの敷居を下げて知識を広めること。
個人・商用利用を問わず無料で提供することで商用利用を促進すること。
となっています。

　Intel社はそもそもソフトウェアを専門とする会社ではなく、
ハードウェアを専門とする会社です。
そんなIntel社がなぜソフトウェアのOpenCVに力を入れていたのか？
それは、コンピュータビジョンが広く普及することで、
必然的に高速なプロセッサが必要となり、最終的に
Intel社の高性能なプロセッサが売れることで収益が得られるためです。

OpenCVの使い道

　OpenCVはC言語およびC++で書かれています。
対応するOSとしては、Linux、Windows、macOSの主要なものに加えて、
最近ではモバイルアプリケーション用にAndroidとiPhoneのOSであるiOSにも移植されています。

　先述の通り、商用利用も可能なため、さまざまな分野で活用されています。
具体的には、地図の画像結合や、画像の傾き補正、画像のノイズ除去や
製造現場の検査システム、動体の検知や、自動監視、セキュリティの分野や
軍事部門、無人探査機に至るまであらゆるビジョンに関わるジャンルで使われています。　

PythonでOpenCVを使う方法とは？

　それでは、PythonでOpenCVを使う方法についてご紹介します。
使い方は至ってシンプルです。

　Pythonのライブラリの追加方法はすでにご存知の方も多いかもしれません。
ライブラリの追加はpipを使います。
OpenCVも他のライブラリの追加方法と同じく、pipを利用することで追加することが可能です。

　それでは実際に使えるようにしてみましょう。
まずはPythonをVisualStudioCodeで起動します。

　次に、ターミナルにpipもしくはpip3と打ち込んで、
その後にopencv-python と打ってEnterを押します。

pip3 install opencv-python

　もしくは、

pip install opencv-python

　ここまでできたら、あとはプログラムで
冒頭にこのように

import cv2

　と宣言することで、PythonでOpenCVが使えるようになります。

【今回のまとめ】Pythonで画像処理するにはOpenCVをつかう

　今回は、OpenCVの歴史や特徴についてご紹介して、
実際にPythonでOpenCVを使うための準備までお話しました。

　ここまででOpenCVは使える下準備は完了しているので、
次回からは実際にOpenCVをPythonで使っていろんなOpenCVの
機能を使っていきましょう。