## どのJavaScriptライブラリを使えばいいの？

Webサイトに動きを付けるために使用されるプログラミング言語であるJavaScriptは、多様なWebアプリやWebサービス、スマートフォンアプリにも使用され、近年その活躍の場をますます広げています。

**JavaScriptライブラリを使用すれば、そのJavaScriptの開発効率を大きく向上させることができます。**この記事では、JavaScriptライブラリとはどのようなものかを解説し、おすすめのJavaScriptライブラリも紹介します。どのJavaScriptライブラリを使えばいいか迷っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

JavaScriptの主要ライブラリ3選！学習方法についても解説

JavaScriptライブラリにはどのような特徴、メリットがあるのでしょうか。また、ライブラリと似たように扱われるフレームワークとの違いについても解説します。

**JavaScriptライブラリは、JavaScriptのプログラムを書きやすくするために、使用頻度の高いコードや効果などを再利用できるようにまとめたものです。**多くの人が使える汎用的な機能を部品にしたものをセットしたファイル（.js）として提供され、その中から使いたい機能を選んで使います。

JavaScriptライブラリを使用すれば、JavaScriptプログラマーは自分で1からコーディングをすることなく、用意された再利用可能なコードを活用してコーディングできます。

これまでの多くのJavaScriptエンジニアがJavaScript開発の効率化・利便性の向上のために、様々なJavaScriptライブラリを開発してきたため、膨大な種類のJavaScriptライブラリがあります。

同じ機能を実現するライブラリも多く、どれを使えば良いか分からないこともあるでしょう。失敗しにくいJavaScriptライブラリの探し方としては、まずできるだけ多く使われているライブラリをチェックし、自分が実現したい機能が含まれていないかを確認することです。

### ライブラリとフレームワークの違い

ライブラリに似た存在として扱われるものに、「フレームワーク」があります。フレームワークは、開発の骨組みを提供するものです。開発のためのテンプレートを用意し、それに沿って必要な機能を追加することでスムーズにプログラミングできる仕組みがフレームワークです。

*開発時に便利なコードやよく使う小さなシステムをまとめたのがライブラリ、テンプレートを埋めるようにコーディングすることで効率よく開発を進められるのがフレームワーク、という違いがあります。*

JavaScriptに関するフレームワークについて徹底解説！

### JavaScriptライブラリを使用するメリットとは

JavaScriptライブラリを使用すると、アプリケーションやWebサイト作成の工数を大幅に削減することができます。**ライブラリを使えば、自分でコーディングしなくてもすでに使用実績のあるコードを再利用して、バグの少ない効率的な開発を行うことができます。**

また、JavaScriptライブラリはチームにおける開発でも活用できます。JavaScriptライブラリを使用することで、簡潔で短いコードでプログラムを記述でき、開発チームの他のプログラマが見ても読みやすくなるため、多人数での開発をもっとスムーズに進められるでしょう。

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## JavaScriptのライブラリを学んで活用できる仕事

JavaScriptライブラリを学ぶと、どのような仕事で活用できるのでしょうか。主にWeb系の開発や、スマートフォンのアプリケーション開発などが挙げられます。

### Webアプリケーション・Webサービス開発

JavaScriptはWebアプリケーション・Webサービスの開発によく使われます。ユーザが操作する画面表示を担当するフロントサイドエンジニアが主にJavaScriptを使用しますが、内部処理を行うサーバサイドも、JavaScriptとPHPやRubyと組み合わせて開発することもできます。

*JavaScriptライブラリを使用すれば、自分で試行錯誤せずに必要な機能を実装でき、作業の効率化を図ることができます。*

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Webの画面をデザインするWebデザイナーも、JavaScriptの知識があると重宝されます。Webサイトに動きを持たせることができるJavaScriptは欠かせないプログラミング言語であるため、画面のデザインにも深い関わりがあるためです。

*JavaScriptライブラリが使われている既存のWebサイトも多いため、JavaScriptライブラリの知識があればデザイン改修などの作業もスムーズに行うことができます。*

独学でWebデザインを学ぶ方法とその注意点について徹底解説！

*JavaScriptは使用するプラットフォームを選ばず、パソコンやスマートフォンなどの異なるプラットフォーム、異なるOSでも動作できるため、スマートフォンアプリ市場でも需要が高い言語です。*JavaScriptライブラリを使用できれば、スマートフォンアプリ開発の効率化を図ることができます。

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### JavaScriptのライブラリを活用できる仕事の年収

JavaScriptのライブラリを活用できる主な職種であるフロントエンドエンジニアの年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は385万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、フロントエンドエンジニアは一般平均年収よりも、やや低めからやや高めであることが分かります。

**フロントエンドエンジニアは、JavaScriptライブラリを活用してHTML・CSSなど画面開発スキルを向上させたり、PHPやRubyなどサーバサイドの技術も習得したりすることで市場価値が向上し、年収が高くなりやすい傾向があります。**

【参考】：[マークアップエンジニア／フロントエンジニアの平均年収・給料（給与）を紹介｜マイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/creative_05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】 2015年〜2016年末までの間にマイナビエージェントにご登録頂いた20代・30代の方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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## 知っておきたいJavaScriptライブラリ

ここでは、数多いJavaScriptライブラリの中からまず押さえておきたい、多くのJavaScriptの現場で使われている、実績のあるおすすめのJavaScriptライブラリを紹介していきます。

*jQueryは、JavaScriptのコードを簡潔にするために開発されたライブラリで、JavaScriptが持つ様々な機能を簡単に実装できるのが特徴です。*よく使われるJavaScriptライブラリのランキングなどでは常に上位に挙がる、人気のJavaScriptライブラリの1つです。

アニメーションなどの視覚効果の追加を容易にしたり、Ajaxを簡単に実装したりすることもできます。さらに、文法がシンプルで他のライブラリに比べて習得が容易であるため、初心者の方にもおすすめのライブラリです。

【参考】：[jQuery](https://jquery.com/)

jQueryとは？特徴・できること・導入方法・使い方を解説！

JavaScriptは一般的にフロントエンドで使用されることが多いですが、Node.jsは、JavaScriptをサーバサイドで動かすことができるライブラリです。

*サーバと非同期通信を行い、通信待ちを発生させずに大量の通信を処理できるため、リアルタイムな通信が必要とされるアプリケーションでも多く利用されています。*

【参考】：[Node.js](https://nodejs.org/ja/)

Node.js入門！メリットやインストール方法・学習方法を解説

React.jsは、Facebook社（現・Meta Platforms社）が開発した、ユーザーインターフェースに関する機能に特化したJavaScriptライブラリです。仮想的なDOMの状態をメモリにキャッシュし、差分のみを再描画することで非常に高速な描画を実現しているのが特徴です。

*FacebookやInstagramだけでなく、Yahoo!やGitHubが提供するエディタ「Atom」などにも採用され、注目を集めているJavaScriptライブラリの1つです。*

【参考】：[React – ユーザインターフェース構築のための JavaScript ライブラリ](https://ja.reactjs.org/)

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## JavaScriptライブラリを活用するには

JavaScriptライブラリを探して使いたいものを見つけたら、実際に使ってみましょう。ここではライブラリの導入方法やバージョン、さらにJavaScriptライブラリを有効に使う方法について解説します。

### JavaScriptライブラリの導入方法

JavaScriptライブラリを使うには、主に以下の方法があります。

*1.JSファイルをダウンロードする*
JavaScriptライブラリの公式サイトやGitから、対象のライブラリのJavaScriptファイル（.js）をダウンロードして、動作させたい場所に設置します。JavaScriptライブラリを使用する最も一般的な方法です。

*2.CDNを利用する*
CDNは「CDN（コンテンツデリバリーサービス）」の略で、デジタルコンテンツをインターネット上で効率的に配送するための仕組みです。JavaScriptライブラリの開発元がCDNに置いたライブラリのURLを指定するだけで、Webページを読み込んだ時に自動的に使用できます。

### 最新のバージョンを使用するようにする

JavaScriptライブラリはJavaScriptの開発を効率化させる便利な仕組みですが、脆弱性が発見される場合もあります。*そのままにしておくとセキュリティ面で安全が保たれないため、JavaScriptライブラリは常に最新のバージョンを使用するようにしましょう。*

### 多くのJavaScriptライブラリを使い分けてスキルアップする

JavaScriptライブラリを使いこなすことで、JavaScript開発者としてのスキルアップが期待できます。そのためには、開発内容に応じて最も適切なものを使用することがポイントです。

**気になるJavaScriptライブラリを実際に使ってみたり、仕様を確認したりするなど、たくさんのJavaScriptライブラリに触れて、違いを知っておきましょう。**

JavaScriptライブラリを使いこなせるようになったら、JavaScript開発者としてさらに活躍できる職場を探すのも良いでしょう。

## JavaScriptライブラリを職場や転職で活かす

JavaScriptは多くのWebアプリやWebサービスで活用されており、安定して高いニーズのある言語です。**そのJavaScriptの開発効率を向上させるJavaScriptライブラリについて学んで、今よりも高条件の案件にチャレンジしたり、転職に活用したりすることを検討してみてください。**

しかし、JavaScriptライブラリの知識を活かして転職する場合、JavaScriptを役立てられる企業の募集を探し、企業への自分のスキルのアピールも行わなければならないため、転職活動はなかなか大変なものです。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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JavaScriptライブラリは、Web開発に欠かせないJavaScriptの開発効率をアップさせる、再利用可能なコードの部品です。この記事では、JavaScriptライブラリを使ってみたい方のために、その特徴やメリット、おすすめのライブラリなどについて解説します。

JavaScriptライブラリとは、JavaScriptの再利用可能なコードの部品のこと

JavaScriptライブラリを使えばJavaScript開発における工数やバグを削減し、効率化を図ることができる

最初は多くの人が使って実績のあるJavaScriptライブラリを使ってみるのがおすすめ

JavaScriptライブラリで何ができる？特徴やメリット・おすすめを解説！

PyTorchとは、**Torchを元に作られたPython用の深層学習用フレームワークソフトウェアを指します。**読み方は「パイトーチ」で、Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発されました。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。トレーニング時間が高速なため、短い時間で完了します。


【参考】：[PyTorch](https://pytorch.org/)

Pythonの特徴はプログラム記述がシンプルなため、高機能なプログラムが簡単に記述できることです。また、インタプリタのためデバッグが簡単に行えます。AIでは分析アルゴリズムが共通化しやすいため、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されており、AI分野の開発言語にPythonが標準的に用いられています。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。

PyTorchはPythonのメリットを享受できるよう、Torchを元に開発されました。PyTorchは分散トレーニングが可能で、*スケーラブルなトレーニングと利用現場でのパフォーマンス最適化が可能です*。同様に主要なクラウド環境がサポートされており、シームレスな開発とスケーリングを提供します。

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PyTorchは以下のメリットにより、人気が高まっています。

・*GPUサポート*
GPUとしてNVIDIAがサポートされます。NVIDIAのソフトウェアライブラリであるCUDA（Compute Unified Architecture）が活用できます。このため、強力なGPUサポートを活用して配列（テンソル）演算が可能です。

・*使い勝手が良い*
PyTorchはNumpyに近い操作性を持っています。そのため、すでにNumpyを利用しているユーザにはそのまま利用できるメリットがあります。標準ONNX（Open Neural Network Exchange）フォーマットがサポートされており、対応プラットフォーム・ランタイム・ビジュアライザーなどに直接アクセスすることができます。

搭載されている自動微分（Automatic Differentiation）により、自動勾配計算が行われます。深層ニューラルネットワークの最適化が簡単に行えます。フロントエンドの提供により、PythonならびにC++から利用できるメリットもあります。

・*主要クラウドが活用可能*
インストール使用するほかに、クラウドではAlibaba Cloud・Amazon Web Services・Google Cloud Platform・Microsoft Azureが対応します。シームレスな開発運用が可能です。

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PyTorchのデメリットも少なからずあります。具体的には以下のデメリットがあります。

・*日本語の情報が少ない*
PyTorchチュートリアルの日本語版が有志により提供されていますが、総じて日本語の情報が少ない状況です。最新情報を入手する際には多少の英語力が求められます。

・*低レベルAPIのみ*
人間の言語水準に近いものを高レベル、機械の言語水準に近いものを低レベルとする場合、PyTorchの提供APIは低レベルのものが提供されます。低レベルAPIは細かい操作や機能が提供される半面、プログラミングの難易度が求められます。使用するにあたって慣れが必要です。

・*研究用途がメイン*
PyTorchは、Facebook（現Meta）のAI研究の一環で開発されました。そのため研究者に人気があり、論文発表のコードはPyTorchの利用が多い傾向があります。一般用途では高レベルAPIが求められることがあり、そこまで利用が増加していません。

低水準言語とは？ここでの「水準」について理解を深めよう

ここではPyTorchの入門として、基本手続きを説明します。最初にPythonを起動します。
```python```

Pythonのコマンドとして、*PyTorchのライブラリをインポートします*。ここで乱数の配列（テンソル）を生成・表示してみます。簡単な例ですが、動作確認のサンプルとしても利用されています。
```import torch
x = torch.rand(5, 4)
print(x)```

以降で、インストールから簡単な使い方について説明していきます。

PyTorchはWindows・MacOS・Linuxでインストール可能です。


【参考】：[GET STARTED START LOCALLY](https://pytorch.org/get-started/locally/)

各OSのインストール方法は以下の通りです。

・*Windows環境*
Windows 7以降でインストール可能であり、推奨されているのはWindows 10以降です。サーバーはWindows Server 2008 R2以降がサポートされます。Windowsでは、Python 3.7〜3.9がサポートされ、Chocolatey・Python公式サイト・Anacondaを用いてインストールします。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

・*MacOS環境*
MacOS 10.10（Yosemite）以降でサポートされます。MacOSではPython 3.7以降がサポートされ、Homebrew・Python公式サイトを用いてインストールします。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

・*Linux環境*
Linuxでは、glibc v2.17以降がサポートされます。ディストリビューションで言うと、Arch Linux 2012-07-15・CentOS 7.3-1611・Debian 8.0・Fedora 24・Mint 14・OpenSUSE 42.1・PCLinuxOS 2014.7・Slackware 14.2・Ubuntu 13.04以降が対応します。Linuxでは、通常Python 3.7以降がインストール済みのためそのまま利用できます。パッケージマネージャは、Anacondaとpipがサポートされます。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

PyTorchの使い方は、公式サイトのチュートリアルで基本情報を得ることができます。


【参考】：[LEARN THE BASICS](https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/intro.html)
【参考】：[QUICKSTART](https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html)

・*基本操作*
最初に、以下の様にPythonでtorchライブラリをインポートして利用します。
```import torch```

データ処理には、”torch.utils.data.DataLoader”と”torch.utils.data.Dataset”の2種類が用意されています。”torch”をインポート後、以下のように読み込みます。nnはニューラルネットワークのモジュールです。
```from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor```

・*GPUの利用*
GPUとCUDA（Compute Unified Architecture）が利用可能か確認するには、以下の関数を用います。
```import torch
torch.cuda.is_available()```

・*モデルの作成*
モデルの作成では、nn.Moduleを継承したクラスを作成します。\_\_init\_\_関数で必要なネットワーク層を定義します。nn.Flatten()・nn.Sequential()・nn.Linear()・nn.ReLU()等を用います。クラスのforward関数では、データがネットワークを通過する方法を指定します。

・*学習と最適化*
モデルは、学習ループで学習データセットに対して予測を行い、モデルのパラメータを調整します。そして、テストデータセットに対してモデルのパフォーマンスをチェックします。学習プロセスは数回の反復を経て予測精度を高めていきます。最後にモデルを保存します。

## そもそもPythonのフレームワークとは

Pythonは、インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。**フレームワークとは、アプリケーション開発を効率的に行うように定義したものです。**Pythonのフレームワークは、ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します。

Pythonは言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れており、汎用用途に加えて専門分野向けにライブラリが数多く公開されています。特にデータサイエンス・人工知能（AI）向けに活用されることが多いので、専用のフレームワークも数多く提供されています。


【参考】：[python](https://www.python.org/)

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

## Pythonのフレームワークの特徴

フレームワークとは、物事の考え方を整理しルール化したものです。Pythonのフレームワークは、汎用用途・ウェブアプリケーションからデータサイエンス・人工知能（AI）向けまで数多くあります。

Pythonフレームワークの代表的なメリットは、開発生産性の向上です。設計・開発の工数が削減でき、短納期で開発することができます。誰が見ても理解しやすいので、メンテナンスの工数が削減でき、品質が維持できます。以上のことから、フレームワークでは設計・開発から運用までの標準化により一貫性が確保され、*全体の生産性と品質の向上が期待できます*。

### PyTorch以外のフレームワーク

TensorFlowは、Google社が開発した機械学習用のフレームワークです。*機械学習モデルの開発とトレーニング（学習）に使用し、Pythonに限定されず、C・C++やJava等の言語で利用できます*。


【参考】：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)

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PyTorchとTensorFlowは、ともに処理が高速で人気があるため、どちらが良いのか判断がつかないこともあります。

TensorFlowはAPIが低レベルから高レベルまで揃っており、コードを見やすく記述することができます。PyTorchでは低レベルAPIを中心としたフレームワークですので、記述は慣れが必要ですがデバッグ操作はしやすくなります。それぞれメリットが多いため、**実際に使用してみて使いやすいソフトウェアを選択することをおすすめします。**

## PyTorchを理解して最新の研究成果に触れてみましょう

PyTorchは低レベルAPIですので、最初は難しく感じますが細かい操作が可能なことで研究者に人気があります。研究成果となる論文発表では、PyTorchがコード開発に活用されています。**AI分野の最新の研究成果に多く触れるには、PyTorchがうってつけです。**将来への投資として、ぜひ学習しましょう。

PyTorchとは、Facebook（現Meta）で開発されたフレームワークソフトウェアを指します。Python用の深層学習に用いられ、トレーニング時間が高速なため人気があります。ここでは、その特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説していきます。

PyTorchとは、Torchを元に作られたPython用の深層学習用フレームワークソフトウェアを指します

スケーラブルなトレーニングと利用現場でのパフォーマンス最適化に特徴があります

研究成果となる論文発表では、PyTorchがコード開発に活用されており研究者に人気があります

PyTorchとは？特徴やメリット・デメリット等の入門情報を解説

## OpenCV 4.5.5がリリースされました

**画像処理に特化したライブラリ「OpenCV」の最新バージョン4.5.5が、2021年12月30日にリリースされました。**本記事では既にOpenCVを使ったことがある方向けに、最新バージョンにおける過去バージョンとの変更点を何点かピックアップし、分かりやすく解説していきます。

またOpenCVを使ったことがない方向けにも、OpenCVとは何か、何ができるのかについて触れています。ぜひご一読ください。

【参考】:[OpenCV](https://opencv.org)

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**OpenCV（Open Source Computer Vision Library）とは、2006年にIntel社によってリリースされたオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリです。** 具体的には、画像処理や物体検出、機械学習などの処理を実装するためのライブラリです。

OpenCVはマルチプラットフォームを採用しており、動作プラットフォームとして以下のものが公式でサポートされています。

*・Windows*
*・Linux*
*・Mac OS*
*・iOS*
*・Android*
*・Raspberry Pi*

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また、OpenCVは以下の言語をサポートしています。以前のバージョンではC言語もサポートされていましたが、メジャーバージョンのOpenCV 4.0のリリース時にサポートされなくなりました。

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### サポートされている画像形式

OpenCVは画像処理ライブラリとしての一面が強く、様々なフォーマットの画像を入出力することができます。**JPEG/PNGといったメジャーなものから、TIFFやWindows bitmap、PortableImageFormatなどがサポートされています。**詳細は以下の公式ドキュメントを参照してください。

【参照】：[OpenCV: Image file reading and writing](https://docs.opencv.org/4.5.5/d4/da8/group__imgcodecs.html)

ここでは、4.5.5以前からも提供されている、OpenCVの主なモジュールをご紹介します。

*・core*
OpenCVの基礎となるようなモジュールです。OpenCVの各モジュールには依存関係がありますが、ほとんどのモジュールがこのcoreモジュールに依存しています。画像・行列データ構造の提供、配列操作、基本図形描画などを行う処理が実装されています。

*・imgcodecs/imgproc*
imagcodecsはその名の通り、画像ファイルの入出力（エンコーディング/デコーディング）を担当します。OpenCVで画像を処理する際には必ず使用されるモジュールです。

imgprocは、取得してきた画像に対して様々な加工処理を行うモジュールです。ネガティブ/ポジティブ変換などのフィルター処理や、画像の色変換を行うことができます。imgcodecsモジュールに依存しています。

*・objdetect*
取得してきた画像を元に、人の顔や特定の物体を自動的に検出してくれるモジュールです。画像処理を伴うため、imgprocモジュールに依存しています。

*・ml*
機械学習（Machine Learning）に特化したモジュールです。SVM・決定木・ブースティング・ニューラルネットワークなどの技術が用いられています。

*・videoio/video*
ここまでは画像（静止画）を処理するモジュールだったのに対し、これら2つは動画に対する処理を行うことができるモジュールになっています。videoioは静止画におけるimgcodecsと同じく、動画の入出力処理を担当します。videoモジュールは入力された動画について、動画内での物体追跡などを行うことができます。

*・highgui*
higuiは、エンドユーザーがより使いやすいように、画像処理結果のGUI処理を行うモジュールです。各種プラットフォームにおいて、処理対象の画像/動画をウィンドウ表示したり、マウスやトラックバーによる操作を実現することができます。

**ここで挙げたモジュール以外にも、OpenCVには数多くのモジュールが存在します。**システムに組み込む際には、ぜひ下記の公式ドキュメントを参考にしてみてください。

## OpenCV 4.5.5における変更点・新機能

本章では、4.5.5で新しく実装・変更された機能について解説します。以下に挙げるのは一部ですので、詳細は下記公式サイトを参照してください。

【参考】:[OpenCV 4.5.5](https://opencv.org/opencv-4-5-5/)

### 動画解析用モジュールに音声解析機能が追加された

OpenCVの4.5.5以前のバージョンでは、OpenCVは動画の映像部分の解析機能しか持っていませんでした。これに対し、**OpenCV 4..5.5ではマルチメディア解析プラットフォームである「Microsoft Media Foundation」または「GStreamer」と組み合わせることで、動画の音声解析ができるようになっています。**

この機能追加により、これまでできなかった動画音声からの字幕生成や、逆に動画音声に対して特定のデータを挿入し、動画の音声を変換することがより簡単にできるようになりました。

### QRコード生成機能が追加された

OpenCVのobjdetectモジュールには、以前のバージョンからQRコード読み取り機能が提供されていました。**今回の4.5.5バージョンではQRコードの「生成」機能が新しく提供されています。**

今までQRコードを生成するためには、Javaではzxing、Pythonではqrcodeといった言語それぞれに固有なライブラリをインストールする必要がありました。一方で、今回リリースされたOpenCV4.5.5を用いることでそれぞれの言語の違いを吸収してQRコードを生成することができるようになりました。

### SuperPixelに新しいアルゴリズムが増え、性能が向上した

*Superpixelとは、画像処理の手法の1つです。*ある画像について、色またはテクスチャが似ている領域を小分けにする時、それぞれの小領域をSuperPixelと呼びます。画像中から物体を認識したり、画像を加工したりする際の前処理としてよく行われます。

OpenCV中で実装されてきたSuperPixelの方式として、下記があります。

*・LSC (Linear Spectral Clustering)*
*・SEEDS(Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling)*
*・SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)*

【参考】：[OpenCV: Superpixels](https://docs.opencv.org/4.5.5/df/d6c/group__ximgproc__superpixel.html)

**バージョン4.5.5ではこれらに加えて、「F-DBSCAN」という方式が追加されました。**この方式を採用すると、従来のアルゴリズムよりも分割にかかる時間が短くなることがOpenCV公式のGitHubにて報告されています。

### OpenCV.jsの深層学習がブラウザでも行えるようになり、高速化した

OpenCV.jsはJavaScript上でOpenCVを用いることができるライブラリです。サーバ上ではなく、ブラウザ側でOpenCVの機能を使うことができることから、広く扱われているライブラリとなっています。

**OpenCV.jsにはDNN（Deep Neural Network、深層学習）を用いて物体認識を行う機能があるのですが、バージョン4.5.5からこれが高速化しました。**この高速化には、WebNNという技術が用いられています。

*WebNNとは、ブラウザ上で機械学習を行えるようにする取り組みまたは技術のことで、今現在APIとして標準化が進んでいます。*ブラウザ上で機械学習処理を行うメリットとしては、以下のようなものがあります。

*・サーバとの通信を前提としないため、低レイテンシで実行できる*
*・外部に通信をしないため、個人情報などのユーザデータが守られる*
*・オフラインでも実行できる*
*・サーバ環境の用意が不要なため、低コスト*

【参考】：[Deep Neural Networks (dnn module)](https://docs.opencv.org/4.5.5/d0/db7/tutorial_js_table_of_contents_dnn.html)

【参考】：[Web Neutral Network API]Web Neural Network API](https://webmachinelearning.github.io/webnn/)

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## 最新のOpenCVを使って、画像解析を行ってみよう 

OpenCVは画像/動画に対する様々な処理を行うことができる、多機能なライブラリです。Webシステム内の処理に使うことはもちろん、家電など物理的な機器の中に実装される、組み込み系システムにも用いることができます。

**OpenCVはオープンソースライブラリであり、今後も積極的な機能追加、バージョンアップが行われる予定です。**画像/動画の処理が必要になった際には、ぜひこの記事を参考にOpenCVライブラリを利用してみてください。

画像処理に特化したライブラリOpenCVの最新バージョン4.5.5がリリースされました。動画の音声解析機能の追加、深層学習処理の高速化、QRコード生成機能の追加などが主な変更点です。この機会に、最新OpenCVの導入を検討してみてください。

OpenCVの最新バージョン4.5.5が2021年末にリリースされました

OpenCVは画像/動画の解析処理に特化したライブラリで、数多くのモジュールから構成されています

最新バージョンでは、動画の音声解析機能、QRコード生成機能が追加され、深層学習処理が高速化されています

音声処理も可能？OpenCV 4.5.5の新機能について解説！

*jQuery*とは、**JavaScriptライブラリの1つ**でコードをシンプルに開発するために考案されました。*イベントハンドラ・アニメーション・Ajax*をシンプルに記述するためのAPIが提供されます。*最小のコード量で、より多くの事を実装すること*を目標として開発されました。
参考：[jQuery](https://jquery.com/)

*jQuery*は以下のような特徴があり、*JavaScript開発者*の多くは標準的にjQueryを使用しています。
・**コードが軽量であること**
コードサイズが100KB未満でコンパクトであるため、あらゆるモジュールに利用可能です。
・**CSS3に準拠していること**
CSS3準拠のため、スタイルシートの標準活用が可能です。
・**ブラウザ互換性が高いこと**
Chrome・Edge・Firefox・Internet Explorer・Safari・Opera等、主要なブラウザに対応しますので高い互換性があります。

実際の開発コードも、jQueryを使用することでJavaScriptやCSSのコード量を削減することができるのでおすすめです。

*jQueryライブラリ*は**公式ダウンロードサイトからダウンロード**します。公式サイト最新版は*3.6.0*です。
参考：[jQuery Download](https://jquery.com/download/)

jQueryはお使いの*パッケージマネージャ*からも利用できます。*npm*や*yarn*の場合は次の様にインストールセットアップを行います。
npm install jquery
yarn add jquery

jQueryはダウンロードせずに*CDN（Content Delivery Network）*の利用も可能です。CDNの使い方は、**\<script src=”配信先のjQuery URL”>**を指定します。
参考：[jQuery CDN – Latest Stable Versions](https://code.jquery.com/)

*jQuery*は次のサンプルのように、**HTMLに組み込んで利用**します。数ある入門サイトや入門講座でもおすすめする最初のステップです。
\<!doctype html>
\<html>
\<head>
    \<meta charset="utf-8">
    \<title>Title\</title>
\</head>
\<body>
    \<a href="URL">Text\</a>
    \<script src="jquery.js">\</script>
    \<script>
　　： 
    \</script>
\</body>
\</html>

jQueryコードをどこに書くかというと、\<script>と\</script>で囲んだ部分にJavaScriptやjQueryのコードを記述します。\<head>と\<body>の要素のどちらに記述しても構いませんが、作成したjQueryコードを実行する前にライブラリ読み込みを完了する必要があります。そのためjquery.jsの読み込みは、\<head>の最初に記述する方が確実に動作設定させることができます。

上記サンプルの”src=”で指定するjquery.jsは、**事前にダウンロードし保存**しておきます。ダウンロードせずにCDNを利用しても構いません。
参考：[jQuery How jQuery Works](https://learn.jquery.com/about-jquery/how-jquery-works/)

ここでは*jQueryの使い方*をいくつか紹介していきます。*ブラウザ表示完了後の処理*を考えてみると、JavaScriptでは**onload関数**を用いてブラウザ表示完了後の処理を記述できます。
window.onload = function() {
     alert( "ようこそ本ウェブサイトへ" );
 };
ここで*ダウンロードが上手く終了しない場合*は、以下の*jQueryコードで何らかの表示を追加*できます。以下の例は、jQueryのreadyイベントの実装例です。
$(document).ready(function() {
     // ここにjQueryコードを記載します
 });

上記サンプルで用いた**$**は*jQuery関数を呼ぶ手続き*です。つまり、$(document)はjQuery(document)と同義となります。さらに、”$(document).ready(function() {“は”$(function() {“と省略することもできます。省略時のサンプルは以下の通りです。
$(function(){
     // ここにjQueryコードを記載します
});

### jQueryの考え方をわかりやすく

*jQuery*は多岐に利用できますが、*CSSのセレクタ*や*HTMLの要素*を指定し処理を設定します。つまり「どのような条件で」「何を」「どうするのか」を順に指定すれば良いことが分かります。
・**条件設定「どのような条件で」**
　例として、クリックした時・ロード完了時等
・**指定するCSS・HTML要素「何を」**
　CSSやHTML要素
・**動作設定「どうするのか」**
　色を変更する・追加表示する等

具体的な指定方法については、以降で説明していきます。

*条件設定*の方法は*イベントAPIの定義*に従います。以下は代表的なイベントの例です。
・**ページがロードされた場合**
　ready()で指定し実行します。

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