【講座紹介】【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

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2018/08/26

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※本記事は、オンライン動画学習プラットフォームUdemyの講座紹介ページをもとにした記事になります。

講師紹介

Tetsuya T

企業の研究/開発者。実験と数値シミュレーションの両方を行っており、実験家と理論家の橋渡しを行う。業務では主にデバイス開発を行っている。

数値シミュレーションでは量子化学計算、有限要素法(CFD,電磁場解析)、モンテカルロ法の他、画像処理など分野を超えた様々な領域に従事。大阪大学大学院理学研究科修了。

学生時代はForntran95をメインに使用しており、OpenMPとMPIの並列化を併用したスパコンでの大規模数値計算を行っていた。

使用するプログラミング言語(頻度順):Python(メイン)、Fortran、Perl、Swift、Octave、C++、 C言語、Java

講座内容

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<strong(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
・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。

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