Python機械学習クックブック 第2版

8章画像の取り扱い

レシピ8.0　はじめに

　画像のクラス分類は、機械学習における最も興味深い領域の1つだ。画像中のパターンや物体を計算機で認識する機能は、信じられないほど強力な道具となる。しかし多くの場合、画像に対して機械学習を適用するには、生の画像を学習アルゴリズムが利用できる特徴量に変換しなければならない。

　ここでは、画像処理にOpenCV（Open Source Computer Vision Library）を用いる。他にもたくさんの素晴らしい画像処理ライブラリがあるが、OpenCVは最もよく使われており、ドキュメントも整備されているからだ。OpenCVを使う上で大きな障害となるのが、インストールだ。しかし、Python3を使っているなら、Anacondaパッケージマネージャのcondaを用いれば、端末から1行打つだけで、インストールできる。

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

　これができたら、Jupyterノートブックを開いて、OpenCVをインポートしてインストールがうまくいったか確認する。バージョン番号（3.1.0以上）も確認しておこう。

import cv2

cv2.__version__

　condaを使ったOpenCVのインストールがうまくいかなかったら、Webを検索して調べてみてほしい。

　本章で例として用いる画像はGitHub（https://github.com/chrisalbon/simulated_datasets）からダウンロードできる。

レシピ8.1　画像のロード

問題

前処理のために、画像を読み込みたい。

解決策

　OpenCVの ...