[Python] opencvで画像を読み込んで表示する方法【bmp/png/jpg/webp/gif】

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像が正しく読み込まれたか確認
if image is not None:
    print("画像が正常に読み込まれました。")
else:
    print("画像の読み込みに失敗しました。")

画像が正常に読み込まれました。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像を表示する
cv2.imshow('表示する画像', image)
# ウィンドウが閉じるまで待機
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウに画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像を表示する
cv2.imshow('表示する画像', image)
# 何かキーが押されるまで待機
cv2.waitKey(0)
# すべてのウィンドウを閉じる
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウに画像が表示され、任意のキーを押すとウィンドウが閉じます。

import cv2
# BMP形式の画像を読み込む
bmp_image = cv2.imread('path/to/image.bmp')
# 画像を表示する
cv2.imshow('BMP形式の画像', bmp_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにBMP形式の画像が表示されます。

import cv2
# PNG形式の画像を読み込む
png_image = cv2.imread('path/to/image.png')
# 画像を表示する
cv2.imshow('PNG形式の画像', png_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにPNG形式の画像が表示されます。

import cv2
# JPG形式の画像を読み込む
jpg_image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像を表示する
cv2.imshow('JPG形式の画像', jpg_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにJPG形式の画像が表示されます。

import cv2
# WEBP形式の画像を読み込む
webp_image = cv2.imread('path/to/image.webp')
# 画像を表示する
cv2.imshow('WEBP形式の画像', webp_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにWEBP形式の画像が表示されます。

from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
# GIF形式の画像を読み込む
gif_image = Image.open('path/to/image.gif')
# GIFの各フレームを表示する
try:
    while True:
        # フレームをNumPy配列に変換
        frame = np.array(gif_image.convert('RGB'))
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        # 画像を表示する
        cv2.imshow('GIF形式の画像', frame)
        # 次のフレームに進む
        gif_image.seek(gif_image.tell() + 1)
        if gif_image.tell() >= gif_image.n_frames:
            break
        # 100ミリ秒待機
        if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'):
            break
finally:
    cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにGIF形式のアニメーションが表示されます。

import cv2
# カラー画像を読み込む
color_image = cv2.imread('path/to/image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 画像を表示する
cv2.imshow('カラー画像', color_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにカラー画像が表示されます。

import cv2
# グレースケール画像を読み込む
gray_image = cv2.imread('path/to/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 画像を表示する
cv2.imshow('グレースケール画像', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにグレースケール画像が表示されます。

import cv2
# アルファチャンネルを含む画像を読み込む
unchanged_image = cv2.imread('path/to/image.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 画像を表示する
cv2.imshow('アルファチャンネルを含む画像', unchanged_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにアルファチャンネルを含む画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# ウィンドウを作成し、サイズを指定する
cv2.namedWindow('調整されたウィンドウ', cv2.WINDOW_NORMAL)  # サイズ変更可能なウィンドウ
cv2.resizeWindow('調整されたウィンドウ', 800, 600)  # 幅800px、高さ600pxに設定
# 画像を表示する
cv2.imshow('調整されたウィンドウ', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

指定したサイズのウィンドウに画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# ウィンドウを作成
cv2.namedWindow('リサイズするウィンドウ', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('リサイズするウィンドウ', image)
# ウィンドウのサイズを変更する
cv2.resizeWindow('リサイズするウィンドウ', 1024, 768)  # 幅1024px、高さ768pxに設定
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

リサイズされたウィンドウに画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像をリサイズする
resized_image = cv2.resize(image, (400, 300))  # 幅400px、高さ300pxにリサイズ
# リサイズした画像を表示する
cv2.imshow('リサイズした画像', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

リサイズされた画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像を90度回転させる
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
# 画像を上下に反転させる
flipped_image = cv2.flip(image, 0)  # 0は上下反転、1は左右反転
# 回転した画像を表示する
cv2.imshow('90度回転した画像', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
# 反転した画像を表示する
cv2.imshow('上下反転した画像', flipped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウに90度回転した画像と上下反転した画像が表示されます。

from PIL import Image
# GIF画像を読み込む
gif_image = Image.open('path/to/image.gif')
# 各フレームを取得する
frames = []
try:
    while True:
        frame = gif_image.copy()
        frames.append(frame)
        gif_image.seek(gif_image.tell() + 1)  # 次のフレームに移動
except EOFError:
    pass  # 最後のフレームに到達したら終了
# フレームの数を表示
print(f"フレーム数: {len(frames)}")

フレーム数: [フレームの数]

import cv2
# GIF画像を動画として読み込む
cap = cv2.VideoCapture('path/to/image.gif')
# フレームを読み込む
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break  # フレームが取得できない場合は終了
    # 画像を表示する
    cv2.imshow('GIFフレーム', frame)
    # 100ミリ秒待機
    if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにGIFの各フレームが表示されます。

from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
# GIF画像を読み込む
gif_image = Image.open('path/to/image.gif')
# 各フレームを順番に表示する
try:
    while True:
        # フレームをNumPy配列に変換
        frame = np.array(gif_image.convert('RGB'))
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        # 画像を表示する
        cv2.imshow('GIFフレーム', frame)
        # 次のフレームに進む
        gif_image.seek(gif_image.tell() + 1)
        if gif_image.tell() >= gif_image.n_frames:
            break
        # 100ミリ秒待機
        if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'):
            break
finally:
    cv2.destroyAllWindows()

ウィンドウにGIFのアニメーションが表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 画像を保存する
success = cv2.imwrite('path/to/save_image.png', image)
# 保存結果を表示
if success:
    print("画像が正常に保存されました。")
else:
    print("画像の保存に失敗しました。")

画像が正常に保存されました。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# JPEG形式で画像を保存する際の圧縮率を指定
cv2.imwrite('path/to/save_image_compressed.jpg', image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90])  # 90%の品質
# PNG形式での圧縮率を指定する場合
cv2.imwrite('path/to/save_image_compressed.png', image, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])  # 0-9の範囲で指定

指定した圧縮率で画像が保存されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 切り抜く範囲を指定(y1:y2, x1:x2)
cropped_image = image[100:400, 150:450]  # 高さ100から400、幅150から450を切り抜く
# 切り抜いた画像を表示する
cv2.imshow('切り抜いた画像', cropped_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

切り抜いた画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# BGRからRGBに変換
rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# RGBからBGRに変換
bgr_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 変換した画像を表示する
cv2.imshow('RGB画像', rgb_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

RGB形式の画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# ぼかし処理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)  # 5x5のカーネルを使用
# エッジ検出
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)  # Cannyエッジ検出
# ぼかし画像とエッジ画像を表示する
cv2.imshow('ぼかし画像', blurred_image)
cv2.imshow('エッジ検出画像', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ぼかし画像とエッジ検出画像が表示されます。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # グレースケールで読み込む
# ヒストグラムを計算
histogram = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])
# ヒストグラムを表示
plt.plot(histogram)
plt.title('画像のヒストグラム')
plt.xlabel('輝度値')
plt.ylabel('ピクセル数')
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

画像のヒストグラムが表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image = cv2.imread('path/to/image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # グレースケールで読み込む
# 二値化処理
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 閾値128で二値化
# 二値化した画像を表示する
cv2.imshow('二値化画像', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二値化した画像が表示されます。

import cv2
# 読み込む画像のファイル名リスト
image_files = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg', 'path/to/image3.jpg']
images = []
# 画像を一度に読み込む
for file in image_files:
    image = cv2.imread(file)
    if image is not None:
        images.append(image)
# 読み込んだ画像の数を表示
print(f"読み込んだ画像の数: {len(images)}")

読み込んだ画像の数: [読み込んだ画像の数]

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg')
image2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg')
# 横方向に連結
horizontal_concat = cv2.hconcat([image1, image2])
# 縦方向に連結
vertical_concat = cv2.vconcat([image1, image2])
# 連結した画像を表示する
cv2.imshow('横方向連結', horizontal_concat)
cv2.imshow('縦方向連結', vertical_concat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

横方向連結と縦方向連結の画像が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg')
image2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg')
# 画像の差分を計算
difference = cv2.absdiff(image1, image2)
# 差分画像を表示する
cv2.imshow('画像の差分', difference)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画像の差分が表示されます。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('path/to/image1.jpg')
image2 = cv2.imread('path/to/image2.jpg')
# アルファブレンドの比率を指定
alpha = 0.5  # image1の比率
beta = 1 - alpha  # image2の比率
# 画像を合成
blended_image = cv2.addWeighted(image1, alpha, image2, beta, 0)
# 合成した画像を表示する
cv2.imshow('アルファブレンド画像', blended_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

アルファブレンドした画像が表示されます。