楽屋

PythonによるOpenCVの導入(macOS)

はじめに

こんにちは。弊社ハリネズミ担当のSです。今回、筆者からはPythonでのOpenCVについての導入について紹介致します。

OpenCVは、オープンソースのライブラリで、様々が画像処理を行うことできます。Pythonでのバインディングもあることから、機械学習やデータ分析の行う際の画像加工や特徴量生成に有効活用することができます。

環境構築

pyenv + anaconda3-4.1.1 + python3.5 という仮想環境にして、OpenCVが動くようにします。

2017年8月1日時点では、Python3.6はOpenCVに対応していないようです。

OSは、macOS Sierra 10.12.5なります。mac環境にてpyenvがインストールされていること前提です。anaconda3-4.1.1のPythonは、versionが3.5.2です。

さて、早速対応するAnacondaをインストールします。

インストールした上記anacondaに仮想環境に切り替えます。

次にMenpoプロジェクトのpackageをcondaでインストールすると、
手軽にOpenCV3が導入できます。

なお、環境によってはエラーが出るかもしれませんが、筆者は下記をインストールしてエラーを消すことができました。

OpenCVの動作確認

ここで、OpenCVの動作確認をしてみましょう。画像処理で有名なレナさんの画像を表示してみます。“画像処理 レナ”などで検索すると落とすことができます。

上記のようにレナさんが無事に表示されました。

顔認識

実際に顔認識を行なってみましょう。OpenCVで学習済みの識別器を持っており、特徴量を指定して使用できます。

顔検出を行うことができました。

さいごに

今回はOpenCVの導入ということで、簡単な動作確認まで行うことができました。次回は実際に画像の特徴量を作成して、機械学習を用いた識別器の生成を行ってみたいと思います。