OpenCV2とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

OpenCV2とは
OpenCV2の主な機能と特徴
OpenCV2の画像処理機能
OpenCV2の機械学習機能
OpenCV2のカメラキャリブレーションと3次元再構成
OpenCV2を用いた開発環境の構築
WindowsでのOpenCV2開発環境の構築
LinuxでのOpenCV2開発環境の構築
macOSでのOpenCV2開発環境の構築
OpenCV2の応用事例
顔検出と顔認識への応用
自動運転への応用
医療画像解析への応用
参考サイト

OpenCV2とは

OpenCV2は、コンピュータビジョンやマシンラーニングなどの分野で広く使用されているオープンソースのライブラリです。画像処理や動画解析、物体検出などの機能を豊富に備えており、C++、Python、Javaなどの言語で利用可能となっています。

OpenCV2は、Intel社が開発したIPP(Integrated Performance Primitives)をベースに構築されたライブラリであり、高速かつ効率的な処理を実現しています。また、クロスプラットフォームに対応しているため、Windows、Linux、macOSなど様々な環境で動作させることができます。

画像処理の分野では、OpenCV2を用いることで、画像の読み込みや表示、フィルタリング、エッジ検出、特徴量抽出など多岐にわたる処理を行うことが可能です。さらに、カメラキャリブレーションや3次元再構成といった高度な機能も備えています。

機械学習の分野においても、OpenCV2は強力なツールとして活用されています。画像の特徴量を抽出し、サポートベクターマシン(SVM)や決定木、ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを適用することで、物体検出や顔認識、文字認識などを実現できます。

OpenCV2は、コンピュータビジョンやマシンラーニングの研究開発や実際のアプリケーション開発において欠かせないライブラリとなっています。豊富な機能と高速性、クロスプラットフォーム対応といった特長から、世界中の開発者に広く採用されているのです。

OpenCV2の主な機能と特徴

OpenCV2に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

OpenCV2の画像処理機能
OpenCV2の機械学習機能
OpenCV2のカメラキャリブレーションと3次元再構成

OpenCV2の画像処理機能

OpenCV2は、画像処理のための豊富な関数を提供しています。画像の読み込みや表示、リサイズ、回転、フィルタリングなどの基本的な処理から、エッジ検出、コーナー検出、特徴量抽出など高度な処理まで幅広くカバーしているのです。

例えば、ガウシアンフィルタやメディアンフィルタを用いたノイズ除去、Cannyエッジ検出による画像からのエッジ抽出、Harris Corner DetectorやSIFT(Scale-Invariant Feature Transform)を用いた特徴点の検出と記述などが可能となります。これらの機能を組み合わせることで、様々な画像処理タスクを効率的に実現できるでしょう。

さらに、OpenCV2では、画像のヒストグラム計算や、色空間の変換、モルフォロジー演算など、画像解析に必要な各種ツールも用意されています。こうした豊富な画像処理機能により、OpenCV2は画像処理アプリケーションの開発に広く活用されているのです。

OpenCV2の機械学習機能

OpenCV2には、機械学習アルゴリズムを実装するための機能が備わっています。サポートベクターマシン(SVM)や決定木、ブースティング、ニューラルネットワークなど、様々な機械学習手法を利用可能です。

例えば、SVMを用いた物体検出や顔認識、決定木を用いた文字認識などが実現できます。OpenCV2では、これらのアルゴリズムを簡単に利用するためのクラスが提供されており、学習データの準備やパラメータの設定、学習の実行、予測といった一連の流れを効率的に行えるのです。

また、OpenCV2には、機械学習に必要な前処理やデータの取り扱いのための関数も豊富に用意されています。特徴量の正規化やPCA(主成分分析)による次元圧縮、クラスタリングなどのデータ分析ツールも利用可能であり、機械学習を適用する際に役立ちます。

OpenCV2のカメラキャリブレーションと3次元再構成

OpenCV2は、カメラキャリブレーションや3次元再構成のための機能も提供しています。カメラキャリブレーションとは、カメラの内部パラメータ(焦点距離、主点位置など)や外部パラメータ(カメラの位置や姿勢)を推定するプロセスです。

OpenCV2では、チェスボードパターンなどの既知のパターンを用いてカメラキャリブレーションを行うための関数が用意されています。これにより、カメラの歪みを補正し、正確な3次元計測を行うことが可能となります。

また、OpenCV2では、ステレオカメラを用いた3次元再構成も実現できます。2台のカメラから得られた画像ペアから、対応点を探索し、三角測量の原理に基づいて3次元情報を復元するのです。こうして得られた3次元点群データは、ロボットビジョンやコンピュータグラフィックスなどの分野で活用されています。

OpenCV2を用いた開発環境の構築

OpenCV2に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

WindowsでのOpenCV2開発環境の構築
LinuxでのOpenCV2開発環境の構築
macOSでのOpenCV2開発環境の構築

WindowsでのOpenCV2開発環境の構築

WindowsでOpenCV2を用いた開発を行うには、まずOpenCV2のインストールが必要です。OpenCV2の公式サイトから、Windowsバイナリをダウンロードし、解凍します。そして、環境変数にOpenCV2のパスを追加することで、コンパイラからOpenCV2を利用可能になります。

次に、Visual StudioなどのC++開発環境にOpenCV2を組み込む設定を行います。プロジェクトのプロパティから、インクルードディレクトリとライブラリディレクトリにOpenCV2のパスを指定し、リンカの入力にOpenCV2のライブラリを追加するのです。こうした設定を行うことで、WindowsでのOpenCV2を用いた開発環境が整います。

PythonでOpenCV2を利用する場合は、Pythonのパッケージマネージャであるpipを用いてインストールするのが一般的です。コマンドプロンプトからpip install opencv-pythonを実行することで、OpenCV2のPythonバインディングがインストールされます。

LinuxでのOpenCV2開発環境の構築

LinuxでOpenCV2を利用するには、ソースコードからのビルドが一般的です。まず、OpenCV2の依存ライブラリをインストールした上で、OpenCV2のソースコードをダウンロードします。そして、CMakeを用いてビルド設定を行い、makeコマンドでコンパイルとインストールを実行するのです。

ビルド時には、必要に応じてオプションを指定することができます。例えば、GPUアクセラレーションを有効にしたり、Python bindingを生成したりするオプションを設定可能です。こうしてビルドされたOpenCV2は、/usr/localなどのディレクトリにインストールされます。

PythonでOpenCV2を利用する場合は、pip install opencv-pythonでインストールするか、ソースコードからビルドする際にPython bindingを有効にする必要があります。これにより、PythonからOpenCV2の機能を呼び出せるようになるのです。

macOSでのOpenCV2開発環境の構築

macOSでOpenCV2を利用する方法は、LinuxでのビルドとほぼMaxOS用のパッケージマネージャであるHomebrewを用いてインストールする方法が一般的です。brew install opencvを実行することで、OpenCV2がシステムにインストールされます。

Xcodeを用いてC++でOpenCV2を利用する場合は、プロジェクトの設定でインクルードパスとライブラリパスにOpenCV2のパスを追加する必要があります。また、リンクするライブラリにOpenCV2のライブラリを指定することで、コードからOpenCV2の機能を呼び出せるようになるのです。

PythonでOpenCV2を利用する際も、pip install opencv-pythonでインストールするのが一般的な方法です。Homebrewでインストールした場合は、PythonのサイトパッケージディレクトリにOpenCV2のモジュールがインストールされているはずなので、それをインポートすることでOpenCV2の機能が利用可能となります。

OpenCV2の応用事例

OpenCV2に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

顔検出と顔認識への応用
自動運転への応用
医療画像解析への応用

顔検出と顔認識への応用

OpenCV2は、顔検出と顔認識のためのアルゴリズムを提供しています。Haar-like特徴を用いたカスケード分類器による顔検出は、OpenCV2の代表的な機能の一つです。この手法では、多数の正面顔画像と負例画像を用いて分類器を学習し、それを用いて入力画像から顔領域を検出するのです。

また、OpenCV2には、LBP(Local Binary Patterns)特徴を用いた顔認識アルゴリズムも実装されています。予め登録された個人の顔画像を用いて分類器を学習しておき、入力された顔画像に対してその人物を識別するのです。こうしたOpenCV2の顔検出・認識機能は、カメラを用いたユーザーインタフェースや、監視システム、出席管理システムなどに応用されています。

さらに、ディープラーニングの手法を用いた顔検出・認識も可能となっています。OpenCV2のdnnモジュールを用いることで、学習済みのディープラーニングモデルを読み込み、顔検出や顔認識を行うことができるのです。

自動運転への応用

OpenCV2は、自動運転システムの開発においても重要な役割を果たしています。カメラから取得した画像に対して、OpenCV2を用いて車線検出、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどの処理が可能であり、自動運転に必要な環境認識の基盤となります。

例えば、Hough変換を用いた車線検出や、HOG(Histogram of Oriented Gradients)特徴とSVMを組み合わせた歩行者検出、ディープラーニングを用いた道路のセグメンテーションなどが、OpenCV2を用いて実現できます。こうして得られた環境情報を基に、自動運転車は適切な制御を行うのです。

また、ステレオカメラを用いた3次元再構成により、自車周辺の3次元構造を把握することも可能となります。OpenCV2のカメラキャリブレーション機能と、ステレオ対応点探索アルゴリズムを用いることで、自車周辺の3次元点群データを取得できるのです。こうして得られた情報は、障害物検知や自己位置推定などに活用されています。