- 2025年3月21日
- 2026年3月8日
【Python】OpenCVでQRコードを読み取る
OpenCVには画像からQRコードを検出・読み取るための機能が標準で用意されています。 外部ライブラリを追加する必要がなく、数行のコードで実装できます。 この記事では、QRCodeDetectorクラスのdetectAndDecode()を使ってQRコードの内容を読み取る方法を解説します。 サンプル […]
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Mask R-CNNは深層学習ベースの物体検知モデルで、物体検出、クラス識別、セグメンテーションの3つの機能を統合しています。 この記事では、Mask R-CNNの仕組みとPythonでの実行方法を解説します。 Mask R-CNNの概要 物体検出・クラス識別 Mask R-CNNは、入力画像に対し […]
画像中の物体の境界を検出する輪郭検出は、画像処理の基本的なテクニックの一つです。輪郭とは、画像内の同じ色や明るさを持つ境界ピクセルを結んだ線のことです。 この記事では、OpenCVのcv2.findContours()を使って物体の輪郭を検出し、cv2.drawContours()で描画する方法を解 […]
画像処理におけるエッジ検出とは、画像中の物体の輪郭(境界)を抽出する技術です。物体のエッジを検出することで、画像中のオブジェクトをより鮮明に把握できます。 この記事では、1次微分フィルタ、Prewitt、Sobel、Canny、Laplacianの5種類のエッジ検出手法を解説します。 エッジ検出の原 […]
画像処理の前処理として、画像の閾値処理(2値化)は非常に有効な手法です。閾値処理とは、指定した基準値(閾値)をもとにピクセル値を変換し、画像をシンプルにする処理です。 この記事では、cv2.threshold()の使い方と、5種類の閾値タイプの違いについて解説します。 閾値処理(2値化)のメリット […]
画像のぼかし(ブラー)処理は、ノイズ除去や画像の前処理として広く活用されます。OpenCVには複数のぼかし手法が用意されており、用途に応じて使い分けることが重要です。 この記事では、フィルタ(カーネル)の基本概念から、OpenCVが提供する4種類のぼかし関数までを解説します。 事前準備 フィルタ(カ […]
画像処理では、画像から特定の色の部分だけを抽出したい場面があります。例えば、物体検知の前処理として特定の色のオブジェクトだけを残したり、不要な背景色を除去したりするケースです。 この記事では、色空間(RGB/HSV)を利用して画像から特定の色を抽出する方法を解説します。 事前準備 色抽出がわかりやす […]
画像処理において、色を理解し適切に扱うことは非常に重要です。色の扱い方を理解することで、特定の色部分だけを抽出したり、照明条件に左右されない処理を実装したりできます。 この記事では、色空間(Color Space)の概念と、OpenCVでよく使われるRGBとHSVの2つの色空間を紹介します。 色空間 […]
画像処理において、画像上にテキスト情報を描画したい場面は多くあります。 例えば、検出結果のラベルを重ねたり、画像にキャプションを追加したりするケースです。 この記事では、OpenCVのcv2.putText()を使って画像に文字を描画する方法を解説します。 事前準備 以下のコードで画像の読み込みとリ […]
画像処理では、画像上に図形を描画する場面が多くあります。例えば、物体検知の結果を四角形で囲んで表示したり、注目エリアを円で示したりするケースです。 この記事では、OpenCVを使って画像に線・円・長方形・楕円を描画する方法を解説します。 事前準備 図形を描画する前に、画像の読込とリサイズを行います。 […]