【評判】【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門
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本コースの特徴 -
受講生の声
レビュー数の推移
直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。
学習内容
０から始めて画像処理の様々な動きやその背景で何をしているのかが分かる
OpenCVの使い方が分かる その１：画像を読み込み、処理し、出力する一連の流れが行える。エッジやブロブの検出
OpenCVの使い方が分かる その２：動画の扱い、トラックバーの作成、物体の追跡
OpenCVの使い方が分かる その３：原理を理解して、ライブラリに無いものでもコーディングに挑戦：実践力を身に付ける
詳細
このコースはPythonでOpenCVというライブラリを使った画像処理の入門コースです。
OpenCVとは元々はIntelがC++主導で開発を進めていた画像処理用のライブラリですが、Pythonから使うことで様々な画像処理が短いプログラミングで書くことができ、画像処理の入門には適しています。
【人事の方/マネージャークラスの方へ】
本コースは次のような使い方が可能です。
・業務で画像処理が必要になったが、これまで画像処理は全くやった事が無く、画像処理の知識が無い社員の方を育成したい。
・部門でAI人材を育成しており、特に画像系処理のAI人材を育成したい。
OpenCVは深層学習ライブラリのTensorFlowやPyTorchと併せて使われることも非常に多く、画像系AI人材の育成に適しています。
この為、画像処理系のAI人材を育成されたい場合、本コースと以下の深層学習のコースをセットで受講されると十分な基礎が身に付きます。
【Hands Onで学ぶ】PyTorchによる深層学習入門
【受講上の注意点】
注意点ですがPythonの基礎的な文法の解説はほとんどありませんので、Pythonの基本的な文法(リスト、for文、if文など)には習熟しておく必要があります。
(OpenCVの文法の解説はもちろんあります。)
また対象のOSは基本的にはWindowsです。
(Macの場合異なるのは、AnacondaのインストールとOpencvの導入の部分です。一応、テキストベースでの説明はあります。)
文法は最低限の文法を補う講座を設けていますが、本講座は比較的プログラミング量が多いと思われます。
この為、Pythonのコーディング経験が全くない方には難しいかもしれません。
本講座で取り扱う内容としては、大まかには以下の通りです。(詳しくは"本講座の概要"、"画像処理とは・OpenCV"とはをご覧ください。)
・環境の構築（OpenCVの導入）
・画像/動画の入出力
・トラックバー / マウスイベント
・色空間/グレースケールへの理解
・平滑化/エッジの検出などの畳み込み処理
・2値化
・特徴点の抽出
・色検出、オプティカルフローなどの物体追跡
・パーティクルフィルターの理論と実装
また本講座で取り扱わない内容としては
・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もの
です。
学べること
本コースを受講すると以下のことを学習できます。
- 環境の構築（OpenCVの導入）
- 色空間/グレースケールへの理解
- 平滑化/エッジの検出などの畳み込み処理
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
強みと弱み(メリットとデメリット)
本コースの強みと弱みは、以下となります。
- わかりやすい解説
- 実践的なプログラミング演習
- 一連の画像処理プロセスの流れが学べる
- 豊富な事例や応用例が提供される
- PythonとOpenCVの基礎を学べる
- インストールに関する指示が不明確
- 一部の関数や引数の説明が不十分
- 一部の内容が難しすぎるため、初心者にはハードルが高い
- 音量が小さく聞きづらい
- 一部の環境で問題が発生しやすい（例：Windows 10環境での環境構築の難しさ）
受講をオススメしたい方
以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。
- Pythonの基礎的な文法に習熟している方で、画像処理とAIに興味がある方。
- 画像処理系のAI人材を育成したい企業や部門のリーダー。
- 深層学習のコースと組み合わせて、幅広い画像処理の基礎を身につけたい方。
- 既存の画像処理の知識がないが、手を動かしながら一連の画像処理プログラムを学びたい初学者。
- OpenCVを用いた画像処理の概要を把握し、実践的なコーディングスキルを身につけたい方。
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 使える知識にしていくためには講義にプラスして自学する必要があると思っていますが、導入としては所要時間も長すぎず短すぎず、手ごろでよかったです。
- ● OpenCVの基本的な知識を実例を示していたので、Pythonで使用するための全体的な知識を得ることができました。
- ● 画像処理の一連のプロセスを理解する必要を感じ受講しました。
悪い点
- ● フィルターの説明などはWikiペディアの説明のようで理解が深まらない丁寧な説明でわかりやすい初心者には説明雑すぎます環境作成後、Jupyter Note Bookで操作をしている説明に移りますが、環境構築までは丁寧に説明があったにも関わらずJupyterでトラブった。
- ● Jupyter: 好みの問題だと言われるでしょうがJupyterは私には異文化を感じました。
- ● 本題とは関係の無いエディタで中断するのは時間の無い私にとって苦痛でした。
レビューの一覧
・【Google Colab】OpenCVで『モルフォロジー変換』[2020-05-09に投稿]
・OpenCVで画像のエッジ検出をしてみた[2020-05-03に投稿]
・【Google Colab】OpenCVで画像のガンマ補正[2020-04-25に投稿]
・OpenCVで画像の平滑化をしてみた[2020-04-22に投稿]
・【Google Colab】OpenCVで画像の二値化[2020-04-19に投稿]
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