【OpenCVとは】できること・特徴・活用事例を解説

OpenCVとは

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) は、画像や動画の処理に必要な機能がまとめられたオープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリです。OpenCVを利用することで、画像や動画の処理や、プログラムが画像や動画の中の特定の物の位置情報や動き、パターンなどを識別できるようになります。もちろん、画像の作成や編集、保存なども行えます。

OpenCVはオープンソースなので、基本的には誰でも無料で使うことができます。用いられているシーンは、ロボット工学など学術シーンをはじめ、個人の趣味やプログラミング学習まで、さまざまです。また、システム開発などの商業目的にも利用できます。

対応OSは、Windows、Linux、MacOSはもちろんのこと、iOS、Androidや、Raspberry Pi(ラズベリーパイ)などの端末上でも利用可能です。

サポート言語にはC、C++、Javaなどがありますが、昨今ではPythonで用いられているケースが多いです。なお、PythonでOpenCVを使う場合には、専用のライブラリ「opencv-python」を利用します。

OpenCVは、もともとはインテル社が開発したものでした。その後、ロボットに関するハードウェアやオープンソースソフトウェアの研究開発を行うWillow Garageに開発が引き継がれ、現在では、コンピュータビジョンを手がけるItseezにより、開発が進められています。

設置リンク:https://opencv.org

OpenCVでできること・機能

OpenCVは画像や動画の処理に必要な機能がまとめられていますが、具体的にどのようなことができるのでしょうか。機能の詳細を見ていきましょう。

画像の読み込み・表示

通常の画像データは、ピクセルごとの「RGB」と呼ばれる色情報として、0~255の数値で表わされています。OpenCVで画像を入力すると、この数値を読み込み、表示します。また、プログラム内で使えるように数値を読み込んでリスト化してくれる機能もあります。

画像の作成・編集・保存

OpenCVでは画像の作成や編集、保存も可能です。具体的には、
・画像のトリミングやリサイズなどの編集
・エッジなどの特徴を抽出
・画像の幾何変換(拡大、縮小、回転、反転)
・図形や文字などの描画
・数値情報を元に画像ファイル自体を作成する
・編集した画像を上書き保存する
などができます。これらができることで、さまざまな素材を扱うことができ、また、機械学習の画像の前処理ができるのがOpenCVのよいところです。

画像の検出

OpenCVには、「物体検出」という機能が備わっていることが、最大の特徴といえるかもしれません。「物体検出」とは、人の顔や車などの特定の物体を四角い領域(バウンディングボックス)で囲む処理で、画像のなかから物体を検出してくれる画像認識のプログラムです。人の顔や車などの物体を、特定の色から物体を検出することもできます。この物体検出を使いこなし、ディープラーニングで学習させることで、画像を読み込むごとに解析が高精度になります。

ノイズの除去 / ぼかしフィルター

画像データに乗っているノイズを除去することも可能です。ノイズ除去のために、さまざまなぼかしフィルターも用意されています。ノイズを除去することで、画像解析の前処理となり、便利です。

グレースケールへの変換・色チャンネル分解・減色処理

画像のディープラーニングでは、かなり膨大なメモリを必要とします。マシンのリソース不足にならないためにも、解析をする前に画像の色をグレースケールに変換し、計算量を減らしておくことも大切です。OpenCVを使えば、グレースケール変換をはじめ、BGRをRGBに変換したり、色チャンネル分解、減色処理も簡単に行えます。

テンプレートマッチング

テンプレートマッチングとは、特定の画像の一部と類似する部分を、別の画像から見つけ出す処理のことをいいます。部分的な画像をテンプレートとし、少しずつずらしていくことで、該当する部分がどこにあるのかを認識できるようになるのがポイントです。このテンプレートマッチングにより、より精度の高い判別が可能となります。ちなみに、OpenCVでは、matchTemplateなどのメソッドを使います。

OpenCVのメリット

OpenCVを利用すると、どんなメリットがあるのでしょうか。ここでは、OpenCVを使うメリットをご紹介していきましょう。

画像処理の準備作業が可能

画像の解析をする際には、画像データをそのまま使うことはありません。事前に、画像データに加工をほどこすなどして、なんらかの前処理が必要となります。たとえば、ノイズの除去や欠損のある画像の削除、統計処理などです。これらの前処理は、OpenCVで簡単に行えます。

クラス分類のための物体検出に利用できる

OpenCVでは、物体検出ができる機能があると前述しました。この物体検出は、最終的に畳込みニューラルネットワークなどを使ったクラス分類をする際にも使えます。

AR/VRの開発も可能

ARやVRのコンテンツの作成、開発にも応用できます。というのもOpenCVは、物体の位置情報や動きの解析、物体検出などを行えるためです。

AR・VR開発に用いられるソフトウェア「Unity」には、OpenCVを利用するためのアセットがあります。それが「OpenCV for Unity」です。サンプルプロジェクトも配布されているので、ARやVRの開発をしてみたい人は活用するとよいでしょう。

インストールが簡単にできる

PythonでOpenCVを利用する場合、Python向けの専用パッケージが用意されているので、インストールが簡単です。モジュールをインストールするだけで使うことができます。

また、インストールだけでなく、使い方も簡単です。メソッドの使い方を覚えれば、OpenCVの初心者であっても使いこなすことができます。

幅広い機能を備えたOpenCVを使いこなそう

OpenCVには、画像・動画の画像処理はもちろんのこと、物体検出や機械学習といった機能も搭載されています。今後さらに需要を伸ばすと予想される画像処理や人工知能、VR・ARなど分野において、OpenCVを使いこなせるようにしておけば、エンジニアとしての市場価値も高まることでしょう。Pythonで画像処理を行うなら、習得しておいて損はないはずです。

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