OpenCV の実用的で便利なコード集-ベース編 (Python)

はじめに
前提条件
ベースとなるコード
1. コードの作成
2. 実際に動かしてみる
Windows で USBカメラの起動が遅い問題
画像を保存する
カメラパラメータの調整
カメラパラメータをプログラムで指定する
おわりに

はじめに

今までは、AIでの画像処理について説明してきました。

実際にAIを使用するには、OpenCV で USBカメラや画像を読み込んで処理する必要があります。
いつも処理方法をググっていましたが、せっかくなのでブログにベースプログラムを用意して、追加していこうと思い、この記事を始めました。

前提条件

前提条件は特にありません。

私の動作環境は以下の通りです。

Python == 3.9.13
opencv-python == 4.6.0
numpy == 1.23.4
Windows11

使用する USBカメラは ELECOM の UCAM-C310FBBK です。特に何でもいいです。

ベースとなるコード

コードの作成

まず始めに、作業用フォルダを作成します。

cd ~/
mkdir opencv-tips
cd opencv-tips
code .

VSCode 上で opencv-tips フォルダを開き、base_capture.py を作成してください。
base_capture.py に以下のコードを記述してください。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        cv2.imshow("window name", frame)
    lastkey = cv2.waitKey(1)
    if lastkey == ord("q"):
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        break

コードの説明をします。

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)

cv2.VideoCapture(0) は、ビデオキャプチャクラスを cap という変数にインスタンス化します。
USBカメラは挿した順に PC に認識されるので、引数の 0 は、カメラの番号と考えてください。
内蔵カメラのノートPCを使用している場合、USBカメラの番号は 1 なので、
cv2.VideoCapture(1) となります。

ret, frame = cap.read()
if ret:
    cv2.imshow("window name", frame)

cap.read() は、USBカメラから 1フレームを読み込みます。
返り値は、ret, frame : 読み込めたかどうか(bool), 画像(numpy.ndarray) となります。

cv2.imshow(“window name”, frame) は画像を表示する関数です。
異なる画像を並べて表示したいときは、 window name を分ける必要があります。

lastkey = cv2.waitKey(1)
if lastkey == ord("q"):
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    break

cv2.waitKey(1) は 1 ミリ秒のキー入力を受け付ける関数です。
1000 にすると、1秒です。0 にすると、キー入力があるまで待機します。

残りの部分はテンプレートとして覚えておいてください。
q を押したら終了するプログラムです。

実際に動かしてみる

それでは、実際に動かしてみましょう。

python base_capture.py

1分程度経過した後、カメラの映像が表示されます。この現象、Linux では起きないのですが、Windowsでは発生してしまいます。

Windows で USBカメラの起動が遅い問題

USBカメラの起動が遅いので、早くしようと思います。

cap = cv2.VideoCapture(0)
　　　　　　　　　↓
cap = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW)

上記のように変更してください。Direct Show バックエンドを使用してキャプチャします。
これを指定しないと、自動認識で、ほとんどの場合 FFMPEG が選択されるはずです。
詳細は公式サイトの VideoCaptureAPIs をご参照ください。

変更したら、再度プログラムを動かしてみてください。

python base_capture.py

明らかに起動の速さが変わったと思います。

画像を保存する

続いて、キーボードの c を押すと画像を保存するプログラムに変更します。

if lastkey == ord("q"):
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    break
if lastkey == ord("c"):
    cv2.imwrite("frame.png", frame)

上記に変更して実行し、映像上でクリックしてから c を押してください。

すると、opencv-tips フォルダ内に frame.png が保存されているはずです。
このままでは、連続撮影をすると、最新の映像が frame.png に保存されるだけです。

この対策として、

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW)
i = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        cv2.imshow("window name", frame)
    lastkey = cv2.waitKey(1)
    if lastkey == ord("q"):
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    if lastkey == ord("c"):
        cv2.imwrite("frame_" + str(i) + ".png", frame)
        i += 1

このように変更します。

これで、押した回数だけ連番で画像が保存されるようになりました。

カメラパラメータの調整

カメラのパラメータを調整していきます。
調整できるパラメータはカメラによりますので、是非お手元のカメラでお試しください。

詳細は公式サイトの VideoCaptureProperties をご覧ください。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(1, cv2.CAP_DSHOW)
i = 0

cap.set(cv2.CAP_PROP_SETTINGS, 0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        cv2.imshow("window name", frame)
    lastkey = cv2.waitKey(1)
    if lastkey == ord("q"):
        cap.release()
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    if lastkey == ord("c"):
        cv2.imwrite("frame_" + str(i) + ".png", frame)
        i += 1

cap.set(cv2.CAP_PROP_SETTINGS, 0) を追加しました。

早速、プログラムを動かしてみましょう。