【Python×OpenCV入門】画像認識でエッジ検出＆顔認識を体験しよう！

はじめに
やりたいこと
準備するもの
1. ライブラリ
2. ディレクトリ構成
コードスクリプト
注意点
まとめ

はじめに

こんにちは、yamaです！
今回は「Python × OpenCV」を使って、画像認識にチャレンジしてみたいと思います。

以前、画像編集についての記事を書いたのですが、「画像を“見る”だけじゃなくて、どうやって“認識”するのか？」というところにも興味が出てきました。

Python初心者でも扱いやすいOpenCVを使って、顔認識やエッジ検出などの基礎的な処理を体験してみましょう！

やりたいこと

今回のブログでは、次のような画像認識を試します。

1.画像の読み込みと表示

2.エッジ検出（Cannyフィルタ）

3.顔認識（Haar分類器）

「画像認識ってなんか難しそう…」と思うかもしれませんが、OpenCVを使えば意外と簡単に試せます！

準備するもの

ライブラリ

今回使うのは以下のライブラリです：

・opencv-python: 画像の読み込み・表示・処理
・numpy: 画像データの数値処理（行列演算）
・matplotlib: 画像の可視化（表示・比較用）

インポート手順

ターミナルやAnaconda Promptなどで以下のコマンドを実行してください。

bash

pip install opencv-python numpy matplotlib

このライブラリの説明

OpenCV: 画像処理ライブラリ。顔認識・物体検出など高機能。
NumPy: Pythonの数値計算ライブラリ。画像データを行列として扱う。
Matplotlib: グラフ描画ライブラリ。画像の可視化にも便利。

ディレクトリ構成

画像ファイル（今回は sample.jpg）をスクリプトと同じフォルダに置いておくと楽です。

コードスクリプト

コードスクリプトの概要

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 画像読み込み
img = cv2.imread('sample.jpg')

# エッジ検出（グレースケールに変換→Cannyフィルタ）
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 顔認識（事前に用意されたHaar分類器を使用）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 顔の部分に枠を描く
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 画像表示（Matplotlib使用）
plt.figure(figsize=(12, 4))

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.title("Original")
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.title("Gray")
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title("Edges")
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()