画像の読み込みと表示

画像の読み込み

画像を読み込むには、imread関数を使用します。 image read (画像を読み込む)という意味です。その前にimportを忘れないようにしましょう。

Code

import cv2 as cv
img = cv.imread('example.png')

cv (cv2をcvという名前で使っている)というライブラリのimread関数を使用するという意味で、先頭にcv2.とつけて関数を呼び出します。これで、example.pngという画像を読み込むことができます。多くの場合、img (imageの略)やimなどという名前の変数に入れます。

パスの指定に注意

画像のパスの指定はよくつまづくので注意しましょう。基本的には、コードのあるファイルからの相対的な位置を指定します(相対パス)。上記のコードの場合は、コードファイルと同じ階層(フォルダ)に画像が存在しています。

画像の表示

画像の表示には、imshow関数を使用します。

cv.imshow('window-name', img)
cv.waitKey(0)

以下のようなウインドウが表示されます。

バツボタンでウインドウを閉じると終了です。 2行目のwaitKey関数は、キー入力を待つ関数です [1]。引数に0を指定した場合は、バツボタンが押されるまで画像を表示し続けます。 1以上の数字を指定した場合は、その数字のミリ秒だけ待ち、終了します。 waitKeyを入れない場合は、すぐに画像が閉じられてしまうため、imshowとセットで用いられます。

標準画像

今回使用した画像は、標準画像と呼ばれる、さまざまな画像処理で用いられる画像のうちの一つです。色彩豊かで色変化がわかりやすかったり、細かい違いを比較しやすいような画像が用いられます [2]。

この標準画像として、Lena Forsénさんという方の画像が非常によく用いられていたのですが、大人向けの雑誌由来の画像であったことや、ご本人の意向もあり、現在は使用すべきでないという風潮になっています [3]。新しく画像処理をされる方はご注意ください。

`matplotlib`の使用

matplotlibという、プロットなどのための可視化ライブラリでも、OpenCVで扱う画像を表示させることができます [4]。

Code

import matplotlib.pyplot as plt
img_plt = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img_plt)

注意点としては、OpenCVの画像は色のチャンネルがBGRであるのに対し [5]、matplotlibではRGBの順番で色を表現するため、変換が必要であることです。色の変換のために、cvtColor関数を使用しました。一つ目の引数は元の画像で、二つ目に変換方法を指定します。今回はBGRからRGBに変換したため、cv.COLOR_BGR2RGBを指定しました。2はToの意味で、左側に元の色、右側に変換後の色を指定します。一覧はこちらから見られます。

matplotlibを使う利点は、

プロットと同じように画像を表示できる
プロットのように座標を確認したり、サイズが一目でわかる
matplotlib付属のツールバーを使えば、拡大や保存などが簡単にできる [6]

などが挙げられます。

個人的には、画像処理解析の際にはmatplotlibを用いて処理の途中経過の確認などをしており、あまりimshow関数は使用しておりません。

参考

[1]

“OpenCV: High-level GUI.” https://docs.opencv.org/3.4/d7/dfc/group__highgui.html#ga5628525ad33f52eab17feebcfba38bd7, 2024.

[2]

“True color kodak images.” https://r0k.us/graphics/kodak/, 2024.

[3]

“Institute bans use of playboy test image in engineering journals | technology | the guardian.” https://www.theguardian.com/technology/2024/mar/31/tech-publisher-bans-playboy-centrefold-test-image-from-its-journals, 2024.

[4]

“Image tutorial — matplotlib 3.9.2 documentation.” https://matplotlib.org/stable/tutorials/images.html, 2024.

[5]

“OpenCV: Color space conversions.” https://docs.opencv.org/3.4/d8/d01/group__imgproc__color__conversions.html, 2024.

[6]

“Interactive figures — matplotlib 3.9.2 documentation.” https://matplotlib.org/stable/users/explain/figure/interactive.html, 2024.