PythonでOpenCVを使用しWebカメラQRコードスキャナーを作成する
PythonでOpenCVを使用しQRコードスキャナーを作成してみます。 QRコードスキャナーを作成するにあたり、OpenCV,Pyzbar,NumPyモジュールが必要となりますので、事前にインストールする必要があります。 なお、今回はQRコードを読み取るために「Webカメラ」が必要となるので、「ロジクールウェブカメラC310」を使用します。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■OpenCVを使用しQRコードスキャナーを作成するでは、早速OpenCVを使用しQRコードスキャナーを作成していきます。 ■コードimport cv2 as cv import numpy as np from pyzbar.pyzbar import decode #Webカメラの読み込み cap = cv.
OpenCVを使用しPythonで画像をバイナリ画像（二値画像）に変換する
OpenCVを使用しPythonで画像をバイナリ画像（二値画像）に変換してみます。 バイナリ画像（二値画像）とは、正確に2色 （通常は黒と白）のいずれかを持つピクセルで構成されるモノクロ画像です。バイナリ画像（二値画像）は、2レベルとも呼ばれます。各ピクセルは1ビット (0または1) として格納されます。 なお、OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■画像を用意するOpenCVを使用し画像をバイナリ画像（二値画像）に変換する前に、まずは変換する画像を用意します。 今回は、「girl_sample.jpg」という女性の画像を用意しました。この画像は著作権フリーのものを使用していま
OpenCVを使用してPythonで画像を拡大または縮小する
OpenCVモジュールを使用して、Pythonで画像を拡大または縮小してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用して、Pythonで画像を拡大または縮小を行ってみますが、行う前に拡大または縮小を行う画像を用意します。 今回は「squirrel_sample.jpg」のリスの画像を用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■OpenCVを使用してPythonで画像を拡大または縮小する画像の用意ができましたので、OpenCVモジュールを使用してPythonで画像を拡大または縮小するスクリプトを書いていきます
OpenCVを使用してPythonでビデオのフレームの総数を見つける
OpenCVモジュールを使用してPythonでビデオ（動画）ファイルのフレームの総数を見つけてみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■動画（ビデオ）を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonでフレームの総数を見つける前に、フレームの総数を見つけるために動画（ビデオ）を用意します。 今回は「sample.mp4」というmp4形式の動画（ビデオ）ファイルを用意しました。今回用意したものは著作権フリーとなっている動画（ビデオ）です。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■OpenCVモジュールを使用してビデオのフレームの総数を見つける動画（ビデオ）
OpenCVを使用してPythonで動画（ビデオ）を再生する
OpenCVを使用してPythonで動画（ビデオ）を再生してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■動画（ビデオ）を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで動画（ビデオ）を再生する前に、再生する動画（ビデオ）を用意します。 今回は「sample.mp4」というmp4形式の動画（ビデオ）ファイルを用意しました。今回用意したものは著作権フリーとなっている動画（ビデオ）です。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■OpenCVを使用して動画（ビデオ）を再生する動画（ビデオ）ファイルができましたので、OpenCVモジュールを使用して動画（ビデオ）を
OpenCVを使用してPythonで画像内のオブジェクト（物体）の数をカウントする
OpenCVを使用してPythonで画像内のオブジェクト（物体）の数をカウントしてみます。 画像内のオブジェクト（物体）を見つけるために、外形が必要となります。外形を見つけるためには、外部輪郭が必要となり、これは画像の最も外側のエッジです。外部輪郭を見つけることで、画像内のオブジェクト（物体）が区別されます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像内のオブジェクト（物体）の数をカウントする前に、オブジェクト（物体）が表示されている画像を用意します。 今回は「square_sample.png」という4つのオブジェクト（物体）が表示されている画像を
OpenCVを使用してPythonで画像内の顔を検出する
OpenCVを使用してPythonで画像内の顔を検出してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像内の顔を検出する前に、顔を検出する画像を用意します。 今回は「girl_sample.jpg」という女の子の画像を用意しました。保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 なお、今回用意した画像は著作権フリーとなります。 ■OpenCVモジュールを使用して画像内の顔を検出する画像の用意ができましたので、OpenCVモジュールを使用して画像内の顔を検出するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport
OpenCVを使用してPythonでキャニーエッジ検出を使用して画像のエッジを検出する
OpenCVを使用してPythonでキャニーエッジ検出を使用して画像のエッジを検出してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 キャニーエッジ検出（CannyEdgeDetection）というのは、画像中の広範囲のエッジを検出するための多段階アルゴリズムです。ガウスフィルタを使用したノーズ抑制を利用して、ノイズや不要なディテールを減らし、イメージを単純化することができます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールで、キャニーエッジ検出を利用し、画像のエッジを検出を行っていきますがその前に、エッジを検出する画像を用意します。 今回は「circle_sample.jpg」という複数のカラフルな円の画像を用意し
OpenCVを使用してPythonで画像の単純なエッジ検出を実行する
OpenCVを使用して、画像解析を行う場合に重要なエッジ検出をPythonで実行してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像の単純なエッジ検出を実行する前に、まずエッジ検出を実行するための画像を用意します。 今回は「traffic_jam_sample.jpg」という車が渋滞している画像を用意しました。画像は著作権フリーの画像を使用しています。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■画像の単純なエッジ検出を実行する画像の用意ができましたので、OpenCVモジュールを使用して画像の単純なエッジ
OpenCVを使用してPythonで画像のグレースケール変換を実行する
OpenCVを使用してPythonで画像のグレースケール変換を実行してみます。 グレースケールとは、画像内の光の量のみを表しています。つまり、光りの強度情報（画像内の各ピクセルの光の強度）のみを保持しています。 グレースケール変換を実行することで、画像の分析にかかる計算量が少なくなります。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像のグレースケール変換を実行する前に、まずグレースケール変換を実行するための画像を用意します。 今回は「rose_sample.jpg」のバラの画像を用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test
OpenCVを使用してPythonで円を描く
OpenCVモジュールを使用してPythonで円を描いてみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで円を描く前に、まず円を描く画像を用意します。 今回は「img_sample.png（500px × 500px）」の水色の画像を用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■円を描く画像の用意ができましたので、OpenCVモジュールを使用してPythonで円を描くスクリプトを書いていきます。 ■コードimport cv2 img= cv2.imread(r'C:\Users\user\test
Matplotlibを使用してPythonでOpenCV画像を表示する
Matplotlibを使用してPythonでOpenCV画像を表示してみます。 Matplotlibモジュール,OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するMatplotlibを使用してPythonでOpenCV画像を表示する前に、まず表示させる画像を用意します。 今回は「squirrel_sample.jpg」のリスの画像を用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■Matplotlibを使用してPythonでOpenCV画像を表示する画像が用意できましたので、Matplotlibを使用してPythonでOpenCV画像を表示させるスクリプト
OpenCVを使用してPythonで線を引く
OpenCVモジュールを使用してPythonで線を引いてみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで線を引く前に、まず線を引く画像を用意します。 今回は「img_sample.png（500px × 500px）」の水色の画像を用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■直線を引く画像の用意ができましたので、OpenCVモジュールを使用してPythonで直線を引くスクリプトを書いていきます。 ■コードimport cv2 img= cv2.imread(r'C:\Users\user\te
OpenCVを使用してPythonで画像をぼかす
OpenCVモジュールを使用してPythonで画像をぼかしてみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像をぼかす前に、ぼかす画像を用意します。 今回は「cat_sample.jpg」という猫の画像を用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■画像をぼかす画像の用意ができましたので、OpenCVモジュールを使用してPythonで画像をぼかすスクリプトを書いていきます。 ■コードimport cv2 img= cv2.imread(r'C:\Users\user\test\cat_samp
OpenCVを使用してPythonで画像を水平または垂直に反転する
OpenCVモジュールを使用してPythonで画像を水平または垂直に反転してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像を水平または垂直に反転する前に、水平または垂直に反転させる画像を用意します。 今回は「sky_sample.jpg」という雲の画像を用意しました。保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■画像を水平方向に反転する画像の用意ができましたので、まずは画像を水平方向に反転するスクリプトを書いてみます。 ■コードimport cv2 image = cv2.imread(r'C:\User
OpenCVモジュールを使用してPythonで画像にテキストを追加する
OpenCVモジュールを使用してPythonで画像にテキストを追加してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像にテキストを追加する前に、表示させる画像を用意します。 今回は「sky_sample.jpg」という雲の画像を用意しました。保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■OpenCVモジュールを使用して画像にテキストを追加する表示させる画像を用意できましたので、OpenCVモジュールを使用して画像にテキストを追加するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport cv2 image= c
OpenCVモジュールを使用してPythonで画像をロードして表示する
OpenCVモジュールを使用してPythonで画像をロードして表示してみます。 OpenCVモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■画像を用意するOpenCVモジュールを使用してPythonで画像をロードして表示する前に、表示させる画像を用意します。 今回は「sky_sample.jpg」という雲の画像を用意しました。保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■OpenCVモジュールを使用して画像をロードして表示する表示させる画像を用意できましたので、OpenCVモジュールを使用して画像をロードして表示するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport cv2 image= c
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