OpenCVの環境構築と導入

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OpenCVとは

OpenCV、正式名称を「Intel(R) Open Source Computer Vision Library」と言う。
名前の示す通り、Intel社が開発したコンピュータビジョンに必要な機能を揃えたC/C++ライブラリ集である。
また、非常に多くのプラットフォームに対応しており、尚且つ、オープンソース(BSDライセンス)のため、安心して使用できる。

コンピュータビジョンは、コンピュータが現実から情報を取得する過程全てを分野としている。(正確なコンピュータビジョンに関する情報は、各々収集のこと)

OpenCVそのものは、コンピュータビジョンの研究者/開発者向けのライブラリであり、研究/開発の過程で幾度となく作られてきたであろう処理群が揃っている。本来ならば1から書かなくてはならない処理が関数コール1つで処理可能なので、コンピュータビジョンの研究者/開発者でない人でも、簡単に利用することができる。例えば、画像やストリームの読み込み、GUI、画像処理の「エッジ抽出」や「イメージの伸縮・回転」など、すでにOpenCVである程度提供されているものに関しては、非常に容易く実現可能である。

しかし、画像認識や画像理解といった処理を1から作ろうとした場合、何か関数を使えばいい、ということではないため、OpenCVに用意された各種関数をどのように使い、どのように組み合わせるか、といった専門的な知識に基づいた開発が必要になってくる。

ここでは今回、OpenCVの中でも、すでに用意されたもので実現可能であり、少しの理解と知識を深めることで、専門的な知識がなくともある程度実現可能な、「画像処理」と「物体検出」に関する導入を行っていく。

導入とある通り、まだOpenCVに対して知識が浅い段階の段階での話が全てのため、詳しい解説や情報がないことに関してはご了承願いたい。

OpenCVの情報

日本語によるリファレンス、及びサンプル、最新ソースなどの情報は以下から取得するとよい。
http://opencv.jp/


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