前回はPythonの基礎を思い出しながら、ちょこっとプログラムを作成しました。
今回は画像処理を始める前段階として、PythonでのOpenCV環境の構築と画像の読み込みを行いたいと思います。
Python上OpenCV環境構築
はじめにPythonでのOpenCV環境の構築です。必要なことはプロンプトで以下4つを実行するだけです。
> conda create -n cv python=3.8 anaconda
> conda activate cv
> pip install opencv-contrib-python
"conda create -n cv python=3.8 anaconda"中の"python="の後は使用しているpythonのバージョンを入力して下さい。これを実行すると、途中でインストール可否を聞かれるので、yesで続けます。いろいろインストールするので、少し時間がかかります。
これが終わって"conda activate cv"を実行すると、デフォルトのConda環境の(base)から(cv)環境に移行します。これでOpenCV環境ができました。
あとは"pip install opencv-python"と"pip install opencv-contrib-python"で必要なライブラリをインストールすれば環境構築終了です。
Python上のOpenCVで画像の読み込み
さっそく、Python上のOpenCV環境で画像の読み込みをしていきます。
読み込んだ画像を表示するために、matplotlibを使用しています。なければインストールしておきます。
(pip install matplotlib)
作成したプログラムは以下の通りです。
FILE_PATHに読み込みたい画像のパスを代入し、それを元に"img = cv2.imread(FILE_PATH)"で画像を読み込んでいます。
今回読み込んだのは、この後エッジ検出の勉強で使おうと思っていた30×30ピクセルの画像中に、10×10の四角が配置してある画像です。
読み込んだ画像を"plt.imshow(img)"と"plt.show"で表示します。
"plt.imshow(img)"で画像を準備して、"plt.show"で表示するイメージでしょうか。表示された画像を以下に示します。
正しく画像が表示されました。
次回はもう少しOpenCVについて勉強していきます。
