【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

評価:
4.4/5

講師:Tetsuya T

OpenCVの導入・画像の基礎知識からエッジの検出・特徴抽出、特徴追跡など様々な画像処理を紹介。実践力強化のため、パーティクルフィルターも原理を理解した後、自力で実装します。
 

¥9,000

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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(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

・2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。

受講対象者

  • Pythonには習熟しており、画像処理に興味のある方
  • Pythonでのプログラミングの幅を広げたい方
  • OpenCVの使い方を学びたい人
ほぼ一日で受講が完了しました。 全くの初心者なので、まずは画像処理とはどのようなことをどうやって実現するのかが知りたかったため、駆け足で動画を見ましたが、イメージをつかむことができました。 内容的に難しいこともありましたが、コンパクトにまとまっていて非常に良かったです。 ベイズ統計学の講座も購入したので受講が楽しみです。
画処理は学習経験があるのですが、このコースは内容が非常に充実していてかつ最新の情報なので既に知っている内容でも頭の中を整理してすぐに使える知識にしてくれます。講師の方が説明・タイプするのに合わせて入力実行すると内容が頭の中に入ります。
入門編として受講する人が多いと思うのですが、少し説明が少ない部分があるため自助努力が必要かと思います。逆に自助努力が必要のないぐらいに知識がある人からすると簡単すぎるかもしれません。