【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門

🚀 コース名: Pythonで学ぶOpenCV画像処理入門

🎓 このコースは誰におすすめ？

• 画像処理を初めて試す方
• AI人材育成を考える社員・マネージャー
• PythonとOpenCVを使った画像処理や、深層学習を応用したい方

🖥️ 本講座の概要 このコースは、Pythonを使用してOpenCVライブラリで画像処理を始めるための入門コースです。OpenCVはC++から Pythonへの移植が可能で、豊富な画像処理機能を提供します。本講座では、基本から応用まで、様々な画像処理技術を紹介し、最後に特定の画像処理技術を自分自身で実装する方法を学びます。

📚 コース内容:

• 🚀 環境構築

  • WindowsでのOpenCVの導入方法
  • MacでのAnacondaのインストールとOpenCVの導入（テキストベースの説明付き）

• 📷 画像/動画の入出力

  • OpenCVでのメディアファイルの読み込み＆保存の基本

• 🎨 トラックバー / マウスイベント

  • 映像上の動的な要素を追跡する方法

• 🌈 色空間/グレースケールへの理解

  • OpenCVで使われる色空間の基礎知識とグレースケールへの変換方法

• ✏️ 平滑化/エッジの検出などの畳み込み処理

  • GaussianBlur、Canny Edge Detectionなどのフィルタリング手法

• 🖨️ 2値化

  • OpenCVでの画像の二値化方法

• 🔍 特徴点の抽出

  • OpenCVのSIFTやSURFなどの特徴抽出アルゴリズム

• 👁️‍♂️ 色検出、オプティカルフローなどの物体追跡

  • 物体の移動を追跡する方法

• ✨ パーティクルフィルターの理論と実装

  • OpenCVでのパーティクルフィルターの原理と実際のコードでの実装体験

🚀 取り扱わない内容:

• 🤖 機械学習
• カメラモデル
• 🔒 SIFT/SURFなどのライセンス上商用利用しにくい技術

✨ 本講座で得られるスキル:

• OpenCVライブラリの基本的な理解と使用方法
• Pythonでの画像処理の実装能力
• 複雑な画像処理技術の理解と適用
• 独自の画像処理プログラムの開発

📅 開始する前に:

• Pythonの基本的な知識を持っていること（変数、ループ、関数など）
• OpenCVが必要なプロジェクト環境を準備しておくこと（Windowsは必須、Macでも可能）

📈 学びた後の展望:

• 深層学習を活用した画像認識や処理の開発について学ぶ
• OpenCVの他の高度な機能や、異なる画像処理ツール（例：Dlib, TensorFlow）への移行

🌟 本講座の魅力:

• 実際のコードを通じて理論を実践的に学ぶことができる。
• OpenCVの幅広い機能を体験することで、画像処理の専門家へのステップアップへの進路を提供
• Pythonを使った実践的なスキルを身につけ、AIや機械学習の分野で活用可能な技術を身近なものにしていく。

🤝 加入することで:

• OpenCVを使った画像処理の知識を深める
• 実際のプロジェクトでOpenCVを活用するための実務経験を積む
• AI技術開発におい、画像処理の重要役割を理解し、高度なアプリケーション開発へとステップアップ進めることができる。