OpenCVとは
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、画像や動画に関する処理機能をまとめたオープンソースのライブラリです. Intelが開発したライブラリで、OSSとして提供されているため、誰でも無料で使うことができます.
OpenCVはロボット工学など学術的なシーンだけでなく、本格的なシステム開発、プログラミング学習まで幅広い用途で用いられます. OpenCVの導入により、画像や動画の中に存在する物体の位置情報やパターン、動きをプログラムが識別できるようになります.
認識した情報を用いて、画像の切り出しや編集も可能となります. OpenCVは、WindowsやLinuxはもちろん、iOSやAndroidなどさまざまなOSに対応しています. Raspberry Pi (ラズベリーパイ)などの端末上で利用することも可能です.
ライブラリ自体には、C++、Java用のインターフェイスも存在しますが、近年では、主にPythonプログラムで用いられる例がよく見られます. Pythonは人工知能分野での開発に広く用いられているプログラミング言語です. 行列演算、画像認識をはじめとするさまざまなライブラリも豊富に存在しています. PythonでOpenCVを利用する場合は、専用のライブラリ「OpenCV-python」を利用します..
画像の読み込みと表示
PythonとOpenCVを使用して画像を読み込み、表示する方法を説明します。まずは、必要なライブラリをインポートします。
import cv2
次に、cv2.imread関数を使用して画像を読み込みます。この関数は画像ファイルのパスを引数に取り、画像データをNumPy配列として返します。
img = cv2.imread("your_image.jpg")
読み込んだ画像を表示するには、cv2.imshow関数を使用します。この関数はウィンドウ名と画像データを引数に取り、新しいウィンドウを開いて画像を表示します。
cv2.imshow("Image", img)
最後に、cv2.waitKey関数を呼び出すことで、キー入力を待つようにします。この関数が呼び出されたタイミングで、実際に画像が表示されます。
cv2.waitKey(0)
以上が、PythonとOpenCVを使用して画像を読み込み、表示する基本的な手順です。これらのコードを組み合わせると、以下のようになります。
import cv2
# 画像の読み込み
img = cv2.imread("your_image.jpg")
# 画像の表示
cv2.imshow("Image", img)
# キー入力待ち
cv2.waitKey(0)
このコードを実行すると、指定した画像が新しいウィンドウで表示されます。キーを押すと、ウィンドウが閉じます。
画像の重ね合わせの基本
PythonとOpenCVを使用して、2つの画像を重ね合わせる基本的な手順を説明します.
まず、2つの画像を読み込みます. このとき、cv2.imread関数を使用します.
img1 = cv2.imread("image1.jpg")
img2 = cv2.imread("image2.jpg")
次に、2つの画像を重ね合わせます. このとき、cv2.addWeighted関数を使用します. この関数は、2つの画像とそれぞれの重み、およびγ値を引数に取り、重み付きの和を計算します.
blended = cv2.addWeighted(src1=img1, alpha=0.5, src2=img2, beta=0.5, gamma=0)
このコードでは、img1とimg2の画像を同じ重み（0.5）で重ね合わせています. γ値は、結果の画像に追加するオフセットで、通常は0に設定します.
最後に、重ね合わせた画像を表示します.
cv2.imshow("Blended Image", blended)
cv2.waitKey(0)
以上が、PythonとOpenCVを使用して2つの画像を重ね合わせる基本的な手順です. ただし、この方法では、2つの画像のサイズが一致している必要があります. サイズが異なる場合は、画像のリサイズやパディングなどの前処理が必要になります.
透過画像の重ね合わせ
PythonとOpenCVを使用して、透過画像を別の画像に重ね合わせる方法を説明します.
まず、透過画像と背景画像を読み込みます.
img1 = cv2.imread("background.jpg")
img2 = cv2.imread("overlay.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
ここで、cv2.IMREAD_UNCHANGEDを指定することで、透過画像のアルファチャンネルを保持したまま読み込むことができます.
次に、透過画像のアルファチャンネルを取得し、それをマスクとして使用します.
alpha = img2[:,:,3] / 255.0
そして、透過画像と背景画像を重ね合わせます. このとき、アルファチャンネルを使用して、透過画像の透明度を考慮します.
result = img1 * (1 - alpha) + img2[:,:,:3] * alpha
最後に、重ね合わせた画像を表示します.
cv2.imshow("Overlay Image", result.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
以上が、PythonとOpenCVを使用して透過画像を別の画像に重ね合わせる基本的な手順です. ただし、この方法では、透過画像と背景画像のサイズが一致している必要があります. サイズが異なる場合は、画像のリサイズやパディングなどの前処理が必要になります.
実例とコード
PythonとOpenCVを使用して、2つの画像を重ね合わせる具体的なコード例を以下に示します.
まず、必要なライブラリをインポートします.
import cv2
import numpy as np
次に、2つの画像を読み込みます.
img1 = cv2.imread("background.jpg")
img2 = cv2.imread("overlay.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
透過画像のアルファチャンネルを取得し、それをマスクとして使用します.
alpha = img2[:,:,3] / 255.0
そして、透過画像と背景画像を重ね合わせます. このとき、アルファチャンネルを使用して、透過画像の透明度を考慮します.
result = img1 * (1 - alpha) + img2[:,:,:3] * alpha
最後に、重ね合わせた画像を表示します.
cv2.imshow("Overlay Image", result.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
以上が、PythonとOpenCVを使用して透過画像を別の画像に重ね合わせる具体的なコード例です. ただし、この方法では、透過画像と背景画像のサイズが一致している必要があります. サイズが異なる場合は、画像のリサイズやパディングなどの前処理が必要になります.
