OpenCV で簡単な画像処理を体験する

• グレースケール化
• 二値化
• Webカメラからの映像取得
• 演習
• OpenCVを自習したい方へのコメント
• おまけ～顔認識

グレースケール化

• デスクトップ上にある画像をimread関数により開き、
• 開いた画像をimgという名前の Mat 変数に格納し、
• imgをimshow関数により画面に表示

• デスクトップ上にある画像をimread関数により開き、
• 開いた画像をimgという名前の Mat 変数に格納し、
• imgをグレースケール化してgrayという名前の Mat 変数に格納し
• grayをimshow関数により画面に表示

	const char* windowName = "Image";

	cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\student\\Desktop\\kogakuin.png");
	cv::Mat gray;

	cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	cv::imshow(windowName, gray);

	cv::waitKey(0);

二値化

• デスクトップ上にある画像をimread関数により開き、
• 開いた画像をimgという名前の Mat 変数に格納し、
• imgをグレースケール化してgrayという名前の Mat 変数に格納し
• grayを二値化してbinaryという名前の Mat 変数に格納し
• binaryをimshow関数により画面に表示

	const char* windowName = "Image";

	cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\student\\Desktop\\kogakuin.png");
	cv::Mat gray;
	cv::Mat binary;

	cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	cv::threshold(gray, binary, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);
	
	cv::imshow(windowName, binary);

	cv::waitKey(0);

Webカメラからの映像取得

	const char* windowName = "Image";

	cv::VideoCapture cap(0);
	if(!cap.isOpened())//カメラデバイスが正常にオープンしたか確認．
	{
		return -1;
	}

	while (1)
	{
		cv::Mat img;
		cap >> img;

		// 必要に応じてここに画像処理

		cv::imshow(windowName, img);//画像を表示．

		int key = cv::waitKey(1);
		if (key == 113)//qボタンが押されたとき
		{
			break;//whileループから抜ける．
		}
	}
	cv::destroyAllWindows();

	return(0);

	cv::VideoCapture cap(0);

演習

• Webカメラからの映像取得の例を変更し、グレースケール化された映像が表示されるようにせよ
• Webカメラからの映像取得の例を変更し、二値化された映像が表示されるようにせよ

OpenCVを自習したい方へのコメント

• OpenCV 2系
• OpenCV 3系以降 (本ページは 4.3.0 で解説)

• C インタフェース (ただし、OpenCV 4 系以降では削除された)
• C++ インタフェース (本ページで解説)

	//Cインターフェース	
	IplImage* img = cvLoadImage("C:\\Users\\student\\Desktop\\kogakuin.png");

	//C++インターフェース
	cv::Mat img = cv::imread("C:\\Users\\student\\Desktop\\kogakuin.png");

おまけ～顔認識

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib, "opencv_world430d.lib")
#else
#pragma comment(lib, "opencv_world430.lib")
#endif

int main()
{
	const char* windowName = "Image";

	cv::VideoCapture cap(0);
	if (!cap.isOpened())//カメラデバイスが正常にオープンしたか確認．
	{
		return -1;
	}

	//顔認識用のカスケードを用意
	std::string cascade_path = "C:\\opencv\\sources\\samples\\winrt\\FaceDetection\\FaceDetection\\Assets\\haarcascade_frontalface_alt.xml";
	cv::CascadeClassifier cascade;
	cascade.load(cascade_path);

	while (1)
	{
		cv::Mat img;
		cap >> img;
		cv::Mat gray;
		//グレースケール化
		cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

		// gray から顔を探して赤い長方形を img に描画
		std::vector<cv::Rect> faces;
		cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));
		for (auto face : faces) {
			cv::rectangle(img, face, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
		}

		cv::imshow(windowName, img);//画像を表示．

		int key = cv::waitKey(1);
		if (key == 113)//qボタンが押されたとき
		{
			break;//whileループから抜ける．
		}
	}
	cv::destroyAllWindows();
	return 0;
}