【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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【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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Created by Tetsuya T
Last updated 5/2020
Japanese
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This course includes
  • 6 hours on-demand video
  • 7 articles
  • 2 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • OpenCVのライブラリの環境が構築できる
  • 0から始めて画像処理の様々な動きやその背景で何をしているのかが分かる
  • OpenCVの使い方が分かる その1:画像を読み込み、処理し、出力する一連の流れが行える。エッジやブロブの検出
  • OpenCVの使い方が分かる その2:動画の扱い、トラックバーの作成、物体の追跡
  • OpenCVの使い方が分かる その3:原理を理解して、ライブラリに無いものでもコーディングに挑戦:実践力を身に付ける
Course content
Expand all 51 lectures 05:57:10
+ 環境の構築
6 lectures 14:09
OpenCVの導入【Windows】
05:22
OpenCVの導入【Mac】
01:04
*環境構築が上手く行かない時
01:05
画像・動画のダウンロード
00:40
+ 画像処理の基礎
14 lectures 01:33:29
ウインドウの調整
03:15
リサイズ
05:53
ヒストグラム
04:58
ヒストグラム均一化
04:59
γ変換
05:51
トラックバーの作成
03:45
マウスイベント
04:21
図形の描画・文字の記述
09:13
2値化
10:06
小演習:トラックバー + 2値化
07:43
+ 画像処理・画像解析
16 lectures 02:13:26
透視変換
05:17
畳み込みとは
06:48
畳み込みの基礎
06:16
画像の平滑化
07:07
画像の微分とは
04:52
エッジの検出(Sobel・Laplacian)
09:12
エッジの検出(Canny)
08:30
直線・円の検出
19:53
モルフォロジー演算
10:13
インペイント
05:20
特徴抽出とは
09:47
特徴抽出
10:19
顔検出
05:52
ブロブの検出
10:42
輪郭の検出
03:57
+ 動画処理・動画解析
6 lectures 58:01
色検出
06:50
オプティカルフロー
15:41
MeanShift・CamShift
12:43
背景差分
06:07
パーティクルフィルターとは
04:21
パーティクルフィルターの実装
12:19
+ ボーナスレクチャー
3 lectures 03:41
参考となるURLの紹介
01:02
講師の他の講座のご紹介
02:32
講義で使用したnotebook
00:06
Requirements
  • Pythonの文法は理解できている前提です。ただ、補講に最低限の文法を説明しますのである程度補えます。
  • Jupyter notebookの使い方
  • 画像処理については予め知っておく必要はありません。
  • 最低限の数学:微分と積分のイメージは知っておく必要があります。行列についても基本的な計算は知っておくのが望ましいです。
Description

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。

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。

Who this course is for:
  • Pythonには習熟しており、画像処理に興味のある方
  • Pythonでのプログラミングの幅を広げたい方
  • OpenCVの使い方を学びたい人