画像処理– category –

OpenCV でネガポジ反転やポスタリゼーションなどの階調変換を画像に適用する方法を紹介します。

OpenCV のカスケード分類器 CascadeClassifier を使用して、画像から顔や目を検出する方法について解説します。

Jupyter Notebook では、Pillow の PIL Image 形式の画像は自動でインライン表示されますが、OpenCV で扱う NumPy 形式の画像は、配列の値がそのまま表示され、画像として表示されません。本記事では、Jupyter Notebook 上で NumPy 形式の画像をインラインで表示する方法について紹介します。

OpenCV の cv2.compareHist() を使用してヒストグラムの類似度を計算する方法について解説します。

cv2.matchShape() で 2 つの輪郭の類似度を算出し、マッチングを行う方法について解説します。

OpenCV の Python 版では画像は ndarray で表されます。 画像の切り抜きやチャンネルの分離、画像の一部にのみ他の値を代入するといったことは numpy の機能で実現できます。

背景差分（background subtraction）を利用した物体検出手法と OpenCV での実装方法について解説します。

OpenCV でテンプレートマッチングを行う方法について解説します。

OpenCV の cv2.distanceTransform() で距離変換を行う方法について解説します。

float 型の配列を OpenCV で扱える画像の形式に変換する方法について紹介します。

OpenCV で画像の一部を切り抜き、また画像を別の画像に貼り付ける方法について解説します。

OpenCV の inRange を使用した 2 値化方法について解説します。