PythonによるAIプログラミング入門 ―ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術

13章物体検出と追跡

本章では画像認識のうちの一分野である、物体検出と追跡について説明します。OpenCVという有名なコンピュータビジョンのライブラリを用います。

本章を通じて、以下の項目を学びます。

• OpenCVのインストール
• フレーム差分
• 色空間を使った物体検出
• 背景差分を使った物体検出
• CAMShift法を用いたインタラクティブな物体追跡
• オプティカルフローを用いた物体追跡
• 顔検出
• Haarカスケードによる物体検出
• 積分画像を用いた特徴抽出
• 目の検出

13.1　OpenCVのインストール

本章では、OpenCVという有名な画像認識ライブラリを使います。OpenCVの詳細はhttp://opencv.orgを参照してください。この先に進む前にOpenCVをインストールしてあることを確認してください。

OpenCVは、次のようにインストールできます。

　

pipの場合：

$ pip3 install opencv-python 

Anacondaの場合：

$ conda install opencv 

インストールできたら次の節に進みましょう。

13.2　Jupyter Notebookでの画像表示

OpenCVで画像を表示するのに、通常はcv2.imshow()関数を用いますが、Jupyter Notebookではうまく動作しないので、ブラウザ上に画像を表示する方法を説明します。

新たにPython 3のタブを開き、次のコードを入力してください。cv2はOpenCVのパッケージで、IPython.displayはブラウザ上の表示領域を操作するためのパッケージです。

import cv2
import IPython.display

画像を表示する関数