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OpenCVの本を探すと、Pythonの画像処理を基礎から解説するものもあれば、特徴抽出や物体認識を試すもの、カメラ映像をWebへつなぐものもあります。題材が違えば、読みどころも変わりますよね。
ここではPythonの本を中心に、C++の実践書や大型リファレンスも紹介します。画像・動画・特徴点・カメラ連携のどこまで扱うかに注目すると、自分に合う一冊が見えてくるでしょう。
早見表
| 本 | 対象読者・言語 | 主な内容 |
|---|---|---|
 OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版 | 初学者・C言語、C++、Python | 基本処理、複数言語の例、練習問題 |
 PythonによるOpenCV4 画像処理プログラミング＋Webアプリ入門 | Pythonの基本を知る人 | 特徴点、動画、カメラ、Flask |
 実践OpenCV 4 for Python | Pythonで実装を試したい人 | カメラ映像、特徴量、追跡、物体認識 |
 OpenCV 4 Computer Vision Application Programming Cookbook | C++で開発する人 | 70のチュートリアル、校正、追跡 |
 詳解 OpenCV 3 | C++の開発者、研究者、学生 | OpenCV 3の機能を広く扱う大部の本 |
 OpenCV 4 with Python Blueprints | OpenCVとPythonの中級者 | 独立した実践プロジェクト、Kinect、3D |
複数言語の例を見たい人には、基礎から学べる入門書がおすすめです。Pythonの基本を押さえ、Webアプリまで作りたい人はWeb入門を選ぶと目的に近づけます。
カメラ映像を扱う本でも学べる範囲は異なります。撮影・表示・保存を学ぶものもあれば、特徴点の追跡や物体認識まで扱う本もあります。取り組みたい題材を決めると必要な範囲を見つけやすいですね。
バージョンも見落とせません。OpenCV 3向けの本に載るサンプルが、OpenCV 4でそのまま動くとは限りません。これからPythonを学ぶ人には、OpenCV 4対応の本がおすすめです。
画像処理の入門
『OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版』は画像処理を基礎から学びたい初学者におすすめです。Pythonのほか、C言語・C++のプログラム例もあり、言語ごとの書き方を見比べられます。対象はOpenCV 4.5、272ページです。
色空間・濃淡変換・フィルター・2値化に加え、画像差分や幾何変換、距離画像処理まで扱います。写真の色や輪郭が処理でどう変わるか、基本から順にたどれる構成です。
画像入力装置や静止画・動画の形式、撮影機器についても解説し、練習問題を収録しています。参考価格は税込3,080円で、実売価格は時期や店舗で変わります。基礎を固めたい初学者には使いやすい一冊です。
PythonとWeb
『PythonによるOpenCV4 画像処理プログラミング＋Webアプリ入門』はPythonの基本を学んだ人が、画像処理からWeb機能へ進みたいときにおすすめです。2021年刊で440ページ、OpenCV 4を扱います。
輪郭・特徴点の検出や物体認識、動画処理とオブジェクト追跡を扱います。カメラ設定や映像表示、ストリーミングも学習範囲です。Flaskを使ったWebアプリも取り上げています。
学習用サンプルファイルをダウンロードできるので、コードを動かして進めたい人にも便利です。ストリーミングやFlaskのWebアプリを学びたい人におすすめの本です。
カメラと特徴点
『実践OpenCV 4 for Python 画像映像情報処理と機械学習』は短いサンプルを動かして調整・改良を試したい人におすすめです。PythonとOpenCV 4が対象で、出版社表記で400ページあります。
画像・動画ファイルに加え、カメラ映像の表示や平滑化、保存も扱います。さらに畳み込み・周波数フィルタリング・モルフォロジー・オプティカルフローも扱います。映像が動くと処理がどう変わるかを実例で確かめられます。
特徴点の抽出や特徴量マッチング、ディープラーニングによる物体認識も学べます。サンプルファイルを使い、画像処理から認識まで実際に試したい人に合います。カメラ映像で学びたい人にもおすすめです。
C++の実践書
『OpenCV 4 Computer Vision Application Programming Cookbook』はC++でOpenCV 4を使う開発者におすすめです。2019年刊で494ページあり、独立した70のチュートリアルを収録しています。
画像フィルターや領域分割、関心点の検出・記述・マッチングも扱います。カメラキャリブレーション・動画処理・動きの追跡を含むチュートリアルから、実装例を探して試せます。
3D再構成・機械学習・深層学習による顔や物体の検出も扱い、応用範囲は広めです。C++で処理を実装したい人や、具体的なコード例を参照したい人におすすめです。
OpenCV 3の詳解
『詳解 OpenCV 3 コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識』はC++インターフェースでOpenCV 3を扱う大型リファレンスです。2018年刊で992ページあります。機能を幅広く調べたい人に役立ちます。
カメラ入力や画像・動画の読み込みに加え、フィルター・領域分割・テンプレートマッチング・輪郭処理を収録しています。キーポイント・記述子・追跡に加えて、ステレオ画像処理や機械学習も扱います。必要な機能を詳しく調べたい人におすすめです。
職業プログラマー・研究者・学生・ロボット開発者などを対象にし、章末問題も収録しています。参考価格は税込7,480円で、実売価格は時期や店舗によって変わります。OpenCV 3のコードを読む機会があるなら、手元で引ける本です。
Python応用制作
『OpenCV 4 with Python Blueprints』はOpenCVとPythonの基礎を知っている中級者におすすめです。2020年刊で366ページあり、Python 3.8とOpenCV 4を対象にしています。
章ごとに独立したコンピュータビジョンの課題に取り組みます。画像フィルターや特徴抽出、特徴マッチングに加え、Kinectの深度センサーを使ったジェスチャー認識や動画内の物体追跡も扱います。
3Dシーン再構成・物体検出・統計的学習・ニューラルネットワークも扱います。Pythonの基礎をすでに知っていて、プロジェクトで応用を広げたい人向けです。Python 3.8が対象のため、現行環境で試す際はライブラリーの差を確認しながら進めるとよいでしょう。
処理の見取り図
画像処理、特徴抽出、物体認識は、それぞれ役割が違います。フィルターでノイズを抑えたり輪郭を強調したりしたあと、特徴抽出で画像から照合に使う点や形の手がかりを取り出すと、処理の流れをつかみやすくなります。
特徴点と特徴量がわかると、別々の画像から同じ物体や場所を探す処理も見えてきます。マッチングや追跡を試したい人には、基本フィルターに加えて特徴量を扱うPython本やC++のレシピ本が役立ちます。
カメラではファイル画像に加えて、連続するフレームの受け取りや表示、保存も必要です。カメラ入力から映像内の追跡や認識へ進めば、処理のつながりを実感しやすいでしょう。
結論
Pythonをこれから学び、画像処理の仕組みも身につけたい人には、『OpenCVによる画像処理入門 改訂第3版』が堅実です。Pythonの基本を知り、カメラ映像やWebアプリまで形にしたい人には『PythonによるOpenCV4 画像処理プログラミング＋Webアプリ入門』が目的に合います。
特徴点やオプティカルフロー、物体認識をコードで試すなら『実践OpenCV 4 for Python』がおすすめです。独立した応用課題に取り組みたい中級者には『OpenCV 4 with Python Blueprints』が有力。作りたいものが決まっていると、必要な一冊を見定めやすくなります。
C++で実装例を参照するならCookbook、OpenCV 3の機能を深く調べるなら『詳解 OpenCV 3』が合います。初学者には基礎を順に追える本、経験者には特徴抽出やカメラ追跡を扱う本。自分の段階に合う一冊を選んでください。
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