Python で始める OpenCV3 プログラミング

出版日
ページ数
256
説明

タイトルのとおり、 OpenCV を Python で使う方法を解説した書籍です。

目次
第1章 開発環境の準備 1.1 Anaconda のインストール 1.2 Spyder の起動 1.3 はじめての Python プログラム 1.4 OpenCV をインストール 1.5 OpenCV のインストール確認 第2章 はじめての OpenCV プログラム 2.1 OpenCV とは 2.2 NumPy モジュール 2.3 画像を生成するプログラム 2.4 画像の読み込み、書き込みを行うプログラム 2.5 関数の説明 第3章 グラフィックス 3.1 円を描く 3.2 画像の上に線を描く 3.3 画像の上に円を描く 3.4 画像の上に文字を描く 3.5 関数の説明 第4章 アフィン変換 4.1 フリップ 4.2 リサイズ 4.3 回転 4.4 透視投影 4.5 トリミング 4.6 関数の説明 第5章 色の処理など 5.1 グレイスケール 5.2 輝度平滑化 5.3 閾値処理・その1(スレッショルド処理) 5.4 閾値処理・その2(アダプティブスレッショルド処理) 5.5 カラー画像の各成分を分離 5.6 関数の説明 第6章 フィルタ処理 6.1 画像の色反転 6.2 ブラー処理 6.3 メディアン処理 6.4 ガウシアン処理 6.5 ラプラシアン処理 6.6 Sobel 処理 6.7 Canny 処理 6.8 画像の膨張 6.9 画像の収縮 6.10 ボックスフィルタ処理 6.11 モザイク処理 6.12 関数の説明 第7章 二つの画像合成 7.1 二つの画像を加算 7.2 二つの画像を減算 7.3 二つの画像をブレンド 7.4 二つの画像の論理和 7.5 関数の説明 第8章 動画処理 8.1 フレームサイズの表示 8.2 動画表示 8.3 グレイスケールで表示 8.4 輝度平滑化 8.5 Canny 処理 8.6 シャッフル 8.7 回転 8.8 一部回転 8.9 関数の説明 第9章 オブジェクト検出 9.1 コーナー検出 9.2 顔検出 9.3 オブジェクト検出 9.4 動画の顔検出 9.5 オブジェクト除去 9.6 ダメージ補修 9.7 テンプレートマッチング 9.8 特徴点検出 9.9 関数などの説明 第10章 Deep Learning 10.1 Deep Learning とは 10.2 事前準備 10.3 カメラで撮影した手書き数字の認識 10.4 関数などの説明 付録 Linux 環境 A.1 本書のプログラムを Linux 環境で動作させる A.2 Ubuntu への Anaconda 、 OpenCV のインストール