画像処理って聞くと、なんだか理系の世界って感じがしませんか。。？
「顔認識とかAIとか、すごいけど自分には関係なさそう…」って思ってる文系出身のエンジニアの方も多いかもしれません。
でも、実はPythonと「OpenCV（オープンシーブイって呼んでます）」を使えば、驚くほど簡単に画像や映像を扱えるらしいのです。
今回は、OpenCVの基本から、Pythonでの使い方を、文系SEの視点で紹介してみます。
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OpenCVってなに？
まずは「OpenCVってそもそも何？」というところから。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）は、画像や映像を処理するためのオープンソースライブラリです。
元々はC++で開発されましたが、Pythonからも簡単に使えるようにラップされていて、初心者でも扱いやすいそうです。 画像の読み込みから加工、顔認識や動画処理まで、これひとつでいろんなことができるので、しばらくどんなことができるかチャレンジするのもありですね。
OpenCVで何ができるの？
OpenCVはGPTに聞いたら、「画像や映像をプログラムで操作できる魔法の箱」のような存在のようです。笑
どんなことができるのか、ざっくり紹介すると…
- 画像の読み込み・表示・保存
- 顔認識、物体検出
- 画像のフィルタ処理（ぼかし、エッジ検出など）
- 動画の読み込み・再生・録画
- 輪郭検出や色の抽出などの解析
たとえばスマホの「顔認識カメラ」や、Zoomの「背景ぼかし」、監視カメラの「人物検出」など、
実はその裏側でOpenCVが使われていたりするとか。。。
OpenCVはどんなサービスに使われてるの？
同じくGPTに聞いてみたらOpenCVは、プロダクトレベルでも幅広く活用されています。以下のような業界で活躍中のようです。
- セキュリティ業界：防犯カメラの顔認識や動体検知
- 自動車業界：自動運転における画像解析（車線検出・物体検出など）
- スマホアプリ：顔フィルターやARカメラ（Snapchat、Instagramなど）
- 医療業界：MRIやレントゲン画像の自動解析
- Webサービス：画像検索や写真加工ツール、ライブ配信の背景合成 など
ホントかな。まだ確信を得られませんが、、、
PythonでOpenCVを使ってみよう！
さて、実際にPythonでOpenCVを使ってみましょう！
0. Pythonの環境構築
Pythonのインストールや開発環境の作り方は以下をご参照ください。
1. インストール
まずはOpenCVのPythonパッケージをインストールします。
pip install opencv-python
2. 画像を読み込んで表示してみる
以下のコードで画像を表示できます。
import cv2 # 画像を読み込む（ファイルパスを指定） img = cv2.imread('sample.png') # ウィンドウに画像を表示 cv2.imshow('Image', img) # キー入力を待機（0は無限待ち） cv2.waitKey(0) # ウィンドウを閉じる cv2.destroyAllWindows()
たったこれだけで、自分のPCにある画像をウィンドウに表示できました！
3. グレースケールに変換する
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Grayscale', gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
白黒にするだけでも画像の印象が大きく変わるので、面白いですね。
文系SEでもOpenCVを学ぶべき理由
「画像処理って理系じゃないとムリでしょ…？」って思いがちですが、実は文系SEにこそおすすめな分野かも。。？
その理由はこちら！
- 視覚的な結果が出るから、達成感が得やすい
- 論理的思考より「とにかく試してみる」スタイルに合ってる
- Pythonと一緒に学べるから、データ分析などへの応用もしやすい
- 画像処理やAI関連スキルは今後のキャリアにも強みになる
文系SEが「なんとなく気になってた画像処理」に挑戦するきっかけとして、
OpenCVはちょうどいいスタートラインになると思います！
