OpenCV：コンピュータービジョンを支える強力なツール

# 基本モジュールのみをインストール
pip install opencv-python

# 拡張モジュールを含むインストール
pip install opencv-contrib-python

import cv2

# 画像の読み込み
image = cv2.imread('example.jpg')

# 画像の表示
cv2.imshow('Example Image', image)

# キーが押されるまで待機
cv2.waitKey(0)

# ウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

# 画像の読み込み
image = cv2.imread('example.jpg')

# グレースケール変換
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 変換結果の表示
cv2.imshow('Grayscale Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 変換結果の保存
cv2.imwrite('example_gray.jpg', gray_image)

import cv2

# 顔認識のためのカスケード分類器の読み込み
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 画像の読み込み
image = cv2.imread('example_1.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 顔の検出
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 検出結果の描画
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 結果の表示
cv2.imshow('Face Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

import cv2

# ビデオキャプチャの初期化（デバイスID 0は通常デフォルトのカメラ）
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # フレームをキャプチャ
    ret, frame = cap.read()

    # グレースケール変換
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # フレームの表示
    cv2.imshow('Video Feed', gray_frame)

    # 'q'キーが押された場合、ループを終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# キャプチャの解放とウィンドウの閉鎖
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()