書記の読書記録#1033『PythonによるOpenCV4画像処理プログラミング+Webアプリ入門』

北山 直洋『PythonによるOpenCV4画像処理プログラミング+Webアプリ入門』のレビュー

PythonによるOpenCV4画像処理プログラミング+Webアプリ入門

レビュー

OpenCV4のチュートリアルとしては最低限機能している本ではある。ただしWebアプリの章は駆け足すぎると思う。

もくじ

• 第1章　開発環境の準備

  • 1.1　Anacondaのインストール

  • 1.2　Spyder

  • 1.3　OpenCVのインストール

  • 1.4　Visual Studio Code

• 第2章　はじめてのOpenCVプログラム

  • 2.1　OpenCV 3、OpenCV 4の特徴と変更点

  • 2.2　NumPy

  • 2.3　画像を生成するプログラム

  • 2.4　画像の読み込み・保存を行うプログラム

• 第3章　GUI

  • 3.1　トラックバーを使用した色空間の表示

  • 3.2　トラックバーを使用した閾値処理

  • 3.3　マウス操作によるペイント

• 第4章　ヒストグラム

  • 4.1　グレースケール画像のヒストグラム

  • 4.2　カラー画像のヒストグラム

  • 4.3　マスクを適用したヒストグラム

  • 4.4　ヒストグラム平坦化

  • 4.5　適応型ヒストグラム平坦化

  • 4.6　二次元ヒストグラム

  • 4.7　動画を用いたヒストグラム表示

  • 4.8　ヒストグラム逆投影法

  • 4.9　GUIを用いたヒストグラム逆投影法

• 第5章　基礎的な画像処理

  • 5.1　ハフ変換による直線検出

  • 5.2　確率的ハフ変換

  • 5.3　ハフ変換による円検出

  • 5.4　画像ピラミッドを使用した画像のブレンディング

  • 5.5　輪郭

  • 5.6　モーメント、面積、周囲長

  • 5.7　輪郭の近似

  • 5.8　外接矩形

  • 5.9　最小閉塞円

  • 5.10　輪郭を用いたトリミング

  • 5.11　透過画像

  • 5.12　楕円と線のフィッティング

  • 5.13　平均色、最大値、最小値

  • 5.14　端点

  • 5.15　凸性の欠陥

  • 5.16　点と輪郭線の最短距離

  • 5.17　輪郭の階層情報

• 第6章　画像解析

  • 6.1　テンプレートマッチング

  • 6.2　複数物体のテンプレートマッチング

  • 6.3　オブジェクト除去

  • 6.4　ダメージ補修

  • 6.5　コーナー検出

  • 6.6　特徴点検出

  • 6.7　オブジェクトのマッチング

  • 6.8　顔検出

  • 6.9　オブジェクト検出

  • 6.10　ハイダイナミックレンジ（HDR）

  • 6.11　watershedアルゴリズムを使った画像の領域分割

  • 6.12　GrabCutアルゴリズムを使用したインタラクティブな前景抽出

• 第7章　QRコード

  • 7.1　QRコード生成

  • 7.2　QRコード検出

• 第8章　動画処理

  • 8.1　カメラのパラメータを表示

  • 8.2　動画を表示

  • 8.3　URLから動画を表示

  • 8.4　動画の顔検出（Cascade）

  • 8.5　動画の顔検出（Deep Learning）

  • 8.6　meanshiftアルゴリズムを用いたオブジェクト追跡

  • 8.7　Camshiftアルゴリズムを用いたオブジェクト追跡

  • 8.8　オプティカルフロー

  • 8.9　密なオプティカルフロー

  • 8.10　背景差分

• 第9章　Webアプリ

  • 9.1　Flask

  • 9.2　起動環境の作成

  • 9.3　設定ファイル

  • 9.4　MTVフレームワーク

  • 9.5　Templateの作成

  • 9.6　Viewの作成

  • 9.7　Modelの作成

  • 9.8　デザインの実装

  • 9.9　記事関連の各機能とログアウトの実装

  • 9.10　画像処理機能の実装

  • 9.11　ストリーミング機能

  • 9.12　学習済みモデルを利用した画像のクラス分類

• 付録　Linux環境

  • A.1　本書のプログラムをLinux環境で動作させる

  • A.2　Linux系へのAnaconda、OpenCVのインストール

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