Pythonで始める画像処理入門 ～実際に手を動かしてみよう～

こんにちは！今回の投稿では、画像処理に興味がある初心者の方に向けて、Pythonを使った簡単な画像処理の例をご紹介します。
「画像処理って難しそう…」と思われがちですが、Pythonを使えば驚くほど簡単に始められます！

画像処理の第一歩：画像の読み込みと表示

まずは、画像をプログラムに読み込んで表示してみましょう。
以下のコードをPythonに入力して実行してみてください。

# 必要なライブラリをインストール
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 画像を読み込む
image = cv2.imread('example.jpg')  # example.jpgは好きな画像ファイルに置き換えてください

# 画像を表示
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')  # 軸を非表示にする
plt.show()

◾️サンプル画像表示

コードのポイント
• cv2.imread() は画像を読み込む関数です。
• cv2.cvtColor() を使って、画像を正しい色空間に変換しています。
• plt.imshow() で画像を表示します。

これで、プログラムから画像を確認することができます！

応用：画像のフィルター処理

次に、画像にフィルターをかけてみましょう。
先ほど表示した画像を表示します。
例えば、ぼかし処理を行うには以下のコードを使います。

# 画像をぼかす
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)

# ぼかした画像を表示
plt.imshow(cv2.cvtColor(blurred_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()

◾️ぼかした画像

色の境目の箇所がぼやけているのがわかるかと思います。
ここでのポイント
• cv2.GaussianBlur() は画像をぼかす関数です。
• (15, 15) はぼかしの強さを示しています。この値を変更することで効果が変わります。

◾️次回予告
次回の投稿では、「エッジ検出」をテーマにした画像処理のテクニックをご紹介します。これを使えば、画像中の特徴を抽出できるようになります！