最初にOpenCVとはどういうものか・ライブラリとは何かなど基本的なことについて解説しています。**OpenCVは画像処理を行う場合に便利なライブラリです。**ぜひこの機会にOpenCVの使い方を覚えてください。

音声処理も可能？OpenCV 4.5.5の新機能について解説！

OpenCVは「Open Source Computer Vision Library」の略であり、画像処理に関連する処理をまとめたライブラリです。開発者はCPUで有名なIntelです。**OpenCVはオープンソースなため誰でも無料で活用し、自由にWebアプリなどを作成することができます。**趣味の範囲だけでなく、商用利用も問題ありません。

OpenCVはすでに多くの場面で使われており、人工知能開発・ロボット開発・モバイルアプリ開発など、数多くのアプリケーションがリリースされています。*OpenCVの利点はさまざまなプラットフォームで動作することです。*Windows・Linux・スマホなどOSに縛られず使用することができます。

【参考】：[OpenCV](https://opencv.org/)

**ライブラリとはよく使う機能がパッケージとしてひとまとめになったもののことです。**インストールして使うことができ、ライブラリを自分のプログラムに読み込ませることで特定の機能を使うことが可能です。

ライブラリにはインストールして使うものの他に、*最初から使える標準ライブラリというものもあります。*Pythonなどにも数多くの標準ライブラリがあります。

**画像処理とはコンピューターを使って画像の色や大きさを変えたり、画像から別の画像を作り出したりする処理の全般を指します。**人工知能の進歩と共に画像処理も徐々に進化を遂げています。ディープラーニング技術を使うことによって、猫の画像をコンピューターが識別できるようになったことは大きな話題となりました。

そして*画像処理を応用することで、さまざまなアプリケーションを作ることができます。*作成可能なアプリケーションの一例として、顔認証アプリや文字認識アプリなどが挙げられます。

### OpenCVが使えるプログラミング言語

OpenCVはさまざまなプログラミング言語で使用することができます。使用可能なプログラミング言語にはC言語・C++・Javaなどがありますが、*特にPythonで使われることが多いです。*

Pythonは人工知能開発で多く使われる言語であり、他にも多種多様なライブラリを使うことができます。Pythonには「OpenCV-python」というものがあり、こちらをインストールすることでOpenCVを活用可能です。**OpenCVで画像処理を行いたいなら、Pythonを使うのがおすすめです。**

ここではOpenCVを使ってできることをまとめました。OpenCVでは具体的にどのような画像処理ができるか解説します。画像処理について知識を深めたい方はぜひお読みください。

まずできることは画像の表示です。OpenCVでは画面に表示する画像を数値で書き表すことが可能です。**数値で書き表すだけでOpenCV内のプログラムが画像表示をしてくれます。**

具体的にはimreadというメソッドを活用します。imreadにファイル名を指定すれば画像が読み込まれ、その後imshowメソッドやwaitKeyメソッドなどを使って画像を表示させます。*画像はカラーのまま表示することも、白黒で表示することも可能です。*またimwriteメソッドで画像を別ファイルに保存することもできます。

OpenCVでは画像の編集が行えます。**画像の大きさの調整や切り取りも簡単に実行することが可能です。**大きさの調整はresizeメソッドで行えます。こういった画像編集は機械学習を行う上では欠かせません。人工知能が画像を読み込む際は画像のサイズなどの要素を統一した方が学習しやすくなります。

**OpenCVにはノイズ除去を行うためのメソッドも、多く用意されています。**blurメソッドやGaussianBlurメソッドを状況に応じて使い分けることで、綺麗な画像を作成できます。解析処理を行う際、ノイズが邪魔をして上手く解析できないことはあります。そういった場合はOpenCVを使ってノイズ除去を行います。

見本画像と似ている画像なのか検出することが可能です。こういった処理をテンプレートマッチングと呼びます。**OpenCVでは「matchTemplate」などのメソッドを使用することで、テンプレートマッチングを行うことが可能です。**

続いてOpenCVを使うメリットを解説します。画像処理はOpenCVを使わなくても可能ですが、OpenCVを使った方が開発作業が効率化されるなどの利点があるでしょう。ここではOpenCVを使う具体的なメリットを解説します。

**OpenCVのメリットは使い方が簡単なことです。**Pythonで利用する場合コマンドを使うだけでインストールが完了します。Windowsではpipコマンド・Macではbrewコマンドを使います。またOpenCVはメソッドの使い方さえ覚えてしまえば、初心者でも使いこなすことが可能です。

顔認証にも使われるOpenCVをインストールして使ってみよう！

**OpenCVはVR開発にも応用することが可能です。**画像だけでなく物体を読み込んで動きや位置を解析することができるためです。

VRやARの開発にはUnityを使う方が多いでしょう。UnityにはOpenCV for Unityというプラグインがあり、こちらを購入してダウンロードすればUnityでOpenCVが使えます。

### 他のPythonライブラリと併用可能

Pythonには他にも数多くのライブラリが存在します。計算結果を表示できるmatplotlib・数値計算を効率的に行えるNumpy・多くの機械学習アルゴリズムが実装されたscikit-learnなどです。**これらのライブラリとOpenCVを組み合わせることで、さらなる効果を発揮します。**

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

ここではOpenCVの具体的な活用事例を紹介します。OpenCVを使ったアプリケーションは私たちの生活のいたるところで既に活躍しています。今回はそれらの一部をご紹介します。

**OpenCVによる人間の顔を判断する顔認証システムが開発されています。**コンピューターは多くの画像を学習することにより、人の目や顔がどこにあるのか認識することが可能です。顔認証システムは実にさまざまな所で使われています。

顔認証システムの一例として空港でのセキュリティチェックやスマホのID認証などが挙げられます。顔認証は指紋認証よりも精度が高いと言われており、今後更に活用されていくと推測されます。

**OpenCVによる交通標識の自動認識アプリも開発されています。**交通標識があるとスマホが作動しARで交通標識の意味を教えてくれるというものです。外国人観光客などは日本の交通標識の意味を知らないこともあり、そういった場合に活用されています。

[【ONETECH】AR + AIで標識認識アプリ作成しました。](https://www.youtube.com/watch?v=HJlYXgZIdYo) 

**OpenCVで画像認識を行うことでゲームの戦況を可視化するツールも開発されています。**戦況を画面上に表示させることで、戦況を見つつキャラコントロールを行うことが可能です。ゲームにおいてもOpenCVのさまざまな機能が活用されています。

[C++/OpenCVでスプラトゥーン2の戦況を可視化する索敵補助ツール作ってみた](https://qiita.com/Kazuma_Kikuya/items/4767afe581c94b0c16f1) 

ここまでOpenCVでできることやメリット・活用事例について詳しく紹介してきました。ここではOpenCVの使用方法や活用方法を学ぶのにおすすめの手段をいくつか紹介します。

**OpenCVについて学ぶ方法のひとつとして「セミナーの受講」があります。**オンラインで受講できるものが多く、中には実際に自身のパソコンにOpenCVをインストールし使用するというセミナーもあります。

セミナーにはOpenCVの基礎から応用まで学べるものもあれば、OpenCV以外の知識についても身につけることができるものあり、*自分の知りたいことに合わせて学ぶことができます。*

**OpenCVを自分のペースで学んでいきたいという場合におすすめなのが、書籍を利用した学習方法です。**画像処理や機械学習などある機能に特化したものから全てを網羅しているものまで、OpenCVについて解説・説明している書籍は数多くあります。そのため自分が学びたいことを明確にしてから選ぶことが大切です。

OpenCV学習におすすめの書籍をいくつか紹介しています。他にもOpenCVについて学べる書籍はありますので、自分に合ったものを探してみてください。

・*「解説 OpenCV 3」*
カメラ入力やファイル出力の方法から物体や動きのトラッキング方法・機械学習方法まで丁寧に解説されています。OpenCVについて基礎から学ぶことのできる一冊となっています。

【参考】：[解説 OpenCV 3](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118376/)

・*「OpenCVによる画像処理入門」*
画像処理について解説されているだけでなく、実際に手を動かしながらOpenCVについて知識を深めていける一冊です。C言語・C++・Pythonの3言語に対応しています。

【参考】：[OpenCVによる画像処理入門](https://www.kspub.co.jp/book/detail/1538290.html)

・*「OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング」*
OpenCVによる機械学習プログラミングを学びたい場合におすすめの一冊で、書籍版とPDF版があります。多種多様なアルゴリズムとOpenCVとの使用方法について分かりやすく解説されています。

【参考】：[OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=92292)

## OpenCVを習得してスキルアップを目指す

本記事ではOpenCVでできることやメリット・具体的な活用事例などについて詳しく紹介してきました。*OpenCVは簡単にインストールすることができます。また使い方も分かりやすく、初心者でも勉強しやすいライブラリとなっています。*

画像処理や人工知能開発は今後更に需要を伸ばすと推測される分野です。こういった分野の勉強を今のうちにすることは、エンジニアとしての市場価値を上げることに繋がるでしょう。この機会に**OpenCVを習得してエンジニアとしてのスキルアップやキャリアアップ**を目指してみてください。

本記事ではOpenCVについて解説します。OpenCVの基本的な機能やメリットなどについてまとめました。Pythonで画像処理を行う場合はOpenCVを使うと便利なため、ぜひこの機会にOpenCVの使い方を覚えてください。

OpenCVは画像処理が行えるオープンソースのライブラリ

OpenCVは画像の編集や表示、ノイズの除去などができる

OpenCVはさまざまな分野で活用されている

OpenCVとは？できることや活用事例について詳しく解説！

## 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)

**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*

難しくなった？Windows11のデフォルトブラウザ変更方法を解説

Linuxエンジニアとは？詳細や仕事内容、必要なスキルを解説！

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。

Pythonでできること・できないことは？活躍している分野を解説

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

### 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

## OpenCVをインストールして活用する

パソコンやスマホカメラを利用した画像認識による顔認証が当たり前のになっていますが、ご紹介する**PythonのOpenCVは顔認証にも利用されるPythonライブラリの1つ**です。この記事では、Python入門者に向けて、OpenCVの概要やインストール方法などを解説していきます。

正式名称は「Open Source Computer Vision Library」で、その名が示す通り、**OpenCVはコンピューターを用いた画像処理や画像解析、機械学習などの機能を持つオープンソースのライブラリ**で、無料で利用することができます。

OpenCVはPython以外にもC/C++、Java、MATLAB用に公開され、学術用途から商用利用まで、幅広く利用されています。また、マルチプラットフォーム対応されており、あらゆるプラットフォームで活用されています。

*【参考】：[OpenCVの公式Webサイト](https://opencv.org)*

**OpenCVの機能には画像処理を中心に次のようものが実装**されています。

▪画像のフィルタリング機能
▪行列演算機能
▪画像の読み込みや表示機能
▪画像の作成と保存機能
▪画像のトリミング、リサイズ、重ね合わせ機能
▪画像の回転、上下反転、左右反転機能
▪グレースケール変換、減色処理機能
▪モザイク処理・マスク処理・2枚の画像合成機能
▪図形描画・文字描画機能
▪物体検出、認識機能
▪機械学習機能  など

OpenCVでは次のプラットフォームが公式にサポートされているように、**サーバーからパソコン、スマートフォンなどのあらゆるOS環境で利用できるのは大きな強み**です。

▪Windows
▪Mac OS
▪Linux
▪iOS
▪Android

**OpenCVを使える言語はC++、Java、Python**です。OpenCVは最初はCからスタートしましたが、現在ではCはサポート対象外となっています。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

OpenCVの概要、機能などを理解したところで、実際にOpen-CVをインストールしてみましょう。Open-CVのインストールは大別すると、統合開発環境の1つであるAnacondaのcondoコマンドを用いる方法と、Python標準のpipを使う方法があります。

この両方の環境を同時に利用すると、さまざまな不具合を招く原因となりますので、**インストールの際はPython入門者の方はpipを、日常からAnacondaを利用している方はcondoを使ってください**。ここでは、pipを用いたインストールを紹介します。

### pipを使う前にPythonのバージョンを確認する

OpenCVをpipでインストールする方法が一般的ですが、**バージョンが3.4以降Pythonがインストールされていればpipは附属しており、pipを新たにインストールする必要はありません**。

コマンドラインからpipコマンドを入力するだけで「OpenCV」と依存パッケージのnumpyがインストールされます。pipがインストールされているかどうか、Pythonのバージョンが気になる場合はコマンドラインから「*python --version*」と入力します。

Pythonのバージョンが3.10.0であることを確認できましたたので、pipもインストールされていると分かります。

ちなみにPythonのバージョンが古いとOpenCVがインストールできないという問題が生じることがありますので、特段の理由がない限りはPythonを新しいバージョンにしてからライブラリのインストールをしましょう。

### Pythonがインストールされていない場合

Pythonがインストールされていない場合は、**Pythonのインストールが必要**です。PythonがインストールされていないPCでは、まずPythonを以下の公式サイトからPythonをインストールしておきましょう。

*【参考】：[ダウンロードページ（Python公式サイト)](https://www.python.org/downloads/)*

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

### OpenCV-Pythonをpipでインストールする

ではコマンドラインから「*pip install OpenCV-Python*」と入力してOpen-CVをインストールしてみましょう。先ほど紹介したように、OpenCVにはC++、Java用がありますので、**Python用のOpenCVはpipコマンドを使ってPythonライブラリのリポジトリである*[PyPI（The Python Package Index）](https://pypi.org/)*からインストール**します。

インストールが終了し、「Successfully installed OpenCV-Python4.5.4.60と表示されればインストールは完了です。
依存パッケージであるnumpyも無事にインストールされています。

### OpenCV-Contrib-Pythonをインストールする

OpenCVと併せて、**OpenCVの拡張モジュール群である contrib をインストール**しておきましょう。コマンドラインから「*pip install opencv-contrib-python*」とコマンドを入力します。

インストールが終了し、「Successfully installed opencv-contrib-python-4.5.4.60」と表示されればインストール完了です。

OpenCVの利用環境が整ったら、早速試してみましょう。 **Jupyter Notebookを立ち上げ、Notebook画面で動作**をさせてみましょう。

### Jupyter Noteをpipでインストールする

Jupyter-Notebookをインストールしていない方は、Jupyter-Notebookをインストールしましょう。

Jupyter-NotebookはPython向けの統合開発環境（IDE）です。**Jupyter-Notebookは、ビジュアルデータを扱うのに適したツールですので、グラフ作成やデータ分析に強いMatplotlibと一緒にインストールしておくと良い**でしょう。

Jupyter-Notebookのインストールはコマンドプロンプトから「*pip install jupyter*」とpipコマンドを入力すれば、Jupyter-Notebookと関連するライブラリが自動的にインストールされます。

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

### Matplotlibをpipでインストールする

**グラフ描画が得意な画像処理ライブラリのMatplotlibもインストールしておくと、大変重宝**します。Matplotlibをインストールするには、コマンドプロンプトから「*pip install matplotlib*」と入力するだけでインストールできます。

「Successfully installed matplotlib-3.5.1」という表示がされればインストールは完了です。

### 実際に画像の読み込みをしてみる

**OpenCVの実行環境が整ったところで、画像処理を試してみましょう**。今回はフリー画像をダウンロードし、実際に読み込んでみます。

読み込んだ画像はこちらです。

【参考】：[参考画像-pixabay](https://pixabay.com/ja/photos/%e3%83%a9%e3%83%96%e3%83%a9%e3%83%89%e3%83%ab-%e3%83%bb-%e3%83%ac%e3%83%88%e3%83%aa%e3%83%bc%e3%83%90%e3%83%bc%e7%8a%ac-%e7%8a%ac-1210559/)

この画像をC:\work\imageの下に「dog.jpg」のファイル名で配置しておきます。

作成したデモプログラムは以下の通りです。

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
%matplotlib inline
# 画像の読み込み
img = cv2.imread(C:\\work\\image\\dog.jpg)
# 画像の描画
plt.imshow(img)

「%matplotlib inline」は、Jupyter Notebookで、Notebook上にグラフ描画を行うために記述してあります。

上記のデモプログラムをNotebookのセルに貼り付け、［Run］（実行）ポタンをクリックしテプログラムを実行します。すると、次のように読み込んだ画像が表示されます。

OpenCVを用いると簡単に画像の処理が行えることが分かりました。

この記事ではOpenCVの概要、インストール方法、簡単なデモをご紹介しました。OpenCVの魅力や可能性をご理解いただけたかと思います。OpenCVはサンプルコードが非常に多くあり、それらを利用すればほとんどノンプログラミングでさまざまなアプリを開発できます。

近年、顔認証技術が向上し、AIがカメラ画像から簡単に本人特定ができるようになりました。**OpenCVの注目度は高く、OpenCVを使いこなせるエンジニアの需要が高まっています**。OpenCVに興味を持たれた方は、この記事を参考にOpenCVをインストールし、ぜひ習得してみてください。

OpenCV-Pythonは、物体検出や顔認証にも利用され、需要が高まっている人気のライブラリの1つです。この記事ではOpenCVの特徴やインストール方法、簡単な使い方などをやさしく解説します。Python入門者の方はぜひインストールして試してみてください。

OpenCVはPython以外にJava、C++で利用される画像操作や画像認識用のライブラリである

OpenCVを利用するには、Python pipを利用してインストールする

OpenCVを使って、画像の加工や画像認証など、画像に関するさまざまな処理ができる

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