opencvによるリアルタイムでの画像処理基礎

はじめに

パソコンについているカメラで、リアルタイムでその画面を表示させるプログラムの紹介

環境

言語：python3
ライブラリ：opencv
エディタ：jupyter notebook

ソースコード

import cv2

#captureの準備
cap = cv2.VideoCapture(0)

#起動と画面表示まで
while(1):
    #capture frameの作成
    _, frame = cap.read()
    cv2.imshow('Original', frame)

    #originalの反転（鏡状態）
    original = cv2.flip(frame, 1)
    cv2.imshow('Inversion', original)

    #binarization
    gray = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    cv2.imshow('Binarization', gray)

    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

"Original"はカメラによってとらえられた本体である。
"Inversion"はoriginalの画面の反転を行うことにより、鏡のように見せている。
"Binarization"はInversionの画面を二値化(=binarization)をしたものであり、白黒になる。

今回は処理がわかりやすいが、コードを書く人によっては以下のように並べ替えられる。

import cv2

#captureの準備
cap = cv2.VideoCapture(0)

#起動と画面表示まで
while(1):
    #capture frameの作成
    _, frame = cap.read()

    #originalの反転（鏡状態）
    original = cv2.flip(frame, 1)

    #binarization
    gray = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_RGB2GRAY)


    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

    cv2.imshow('Original', frame)
    cv2.imshow('Inversion', original)
    cv2.imshow('Binarization', gray)

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

何も処理自体は変わらない。しかし、処理の塊としてみるには下記の方がプログラマーとしては見やすいかもしれない。いちいち一個ずつ処理してるように見えてしまうからである。

さいごに

今回は基礎中の基礎をやった。これを応用したものもこれから書いていくし、ほかのライブラリを含めて様々なことができるので、やってみるといい。