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コンピュータビジョン、実際のアプリケーションを紹介します。 OpenCV による画像処理: サイズ変更、トリミング、フィルター、色空間。ヒストグラム、エッジ検出。基本的な顔認識のデモ。

深層学習によるコンピュータービジョン: CNN から Vision Transformer まで

パート 1: コンピュータービジョンプラットフォーム

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はじめに

コンピュータービジョン (CV) — または「コンピュータービジョン」 — は、コンピューターに人間と同じように画像やビデオを見て理解できるように教える AI の分野です。自動運転車、欠陥製品のチェック、顔認識から店内の客数数えまで、すべてはコンピュータービジョンの応用です。

🎯 履歴書を勉強する理由 コンピュータービジョンは、最も実用的なアプリケーションを持つ AI の分野です。カメラや写真を扱うあらゆる業界には履歴書が必要です。

1. コンピュータービジョンとは何ですか?

1.1 定義

コンピュータービジョンは、コンピューターが画像やビデオから 意味のある情報を抽出し、その情報に基づいて 意思決定を行うのを支援する AI の分野です。

Ảnh/Video (pixels) → CV Model → Thông tin (classification, detection, segmentation)
                                  ↓
                          Quyết định / Hành động

1.2 履歴書の主な問題点

数学の問題	説明	例
画像の分類	写真がどのグループに属しているかを分類する	犬と猫、正常な X 線と異常な X 線
物体検出	LOCATION + オブジェクトラベルを検索	YOLO は人、車両、標識を検出します
画像のセグメンテーション	各ピクセルを分類	前景/背景分離、医療
姿勢推定	体の関節を見つける	スポーツ分析、AR
画像生成	新しい写真を作成	安定拡散、DALL・E
OCR	画像内のテキストを認識する	ナンバープレートと請求書を読む

1.3 実際の応用 — どのくらいの価値がありますか?

🚗 Xe tự lái (Tesla, Waymo)       → Hàng tỷ USD
🏥 Y tế (X-ray, MRI, pathology)   → Cứu mạng người
🏭 Sản xuất (kiểm tra lỗi)        → Tiết kiệm triệu USD/năm
🛒 Bán lẻ (đếm khách, heatmap)    → Tăng doanh thu 15-20%
🌾 Nông nghiệp (phát hiện sâu bệnh) → Bảo vệ mùa vụ
📱 Smartphone (Face ID, AR)        → 3+ tỷ người dùng
🎮 Gaming / AR / VR                → Ngành giải trí khổng lồ

2. デジタル画像 — コンピューターはどのように「見える」のでしょうか?

2.1 ピクセル — 基本単位

デジタル画像 = デジタルマトリックス (ピクセル)。各ピクセルは 1 つ以上の数値 (0 ～ 255) です。

import numpy as np

# Grayscale image: 1 giá trị/pixel (0=đen, 255=trắng)
gray_image = np.array([
    [0,   50,  100],
    [150, 200, 255],
])
# Shape: (2, 3) = 2 rows × 3 cols

# Color image (RGB): 3 giá trị/pixel
color_image = np.array([
    [[255, 0, 0],    [0, 255, 0]],   # Red, Green
    [[0, 0, 255],    [255, 255, 0]],  # Blue, Yellow
])
# Shape: (2, 2, 3) = 2 rows × 2 cols × 3 channels (R,G,B)

2.2 色空間 — RGB、BGR、HSV、グレースケール

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# OpenCV đọc ảnh dạng BGR (không phải RGB!)
img_bgr = cv2.imread("photo.jpg")          # Shape: (H, W, 3) — BGR
img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # Chuyển sang RGB
img_gray = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # Grayscale
img_hsv = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)    # HSV

print(f"Kích thước ảnh: {img_bgr.shape}")
# Output: (480, 640, 3) → Height=480, Width=640, Channels=3

# HSV hữu ích cho detect màu cụ thể (lọc màu đỏ, xanh...)
# H: Hue (0-179), S: Saturation (0-255), V: Value/Brightness (0-255)

💡 重要な注意: OpenCV は RGB ではなく BGR (青-緑-赤) を使用します。 matplotlib (RGB を使用) で表示する場合は、次のように変換する必要があります。 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)。

3. 基本的な OpenCV — 画像処理

3.1 画像の読み取り、表示、保存

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# Đọc ảnh
img = cv2.imread("input.jpg")
print(f"Shape: {img.shape}")        # (Height, Width, Channels)
print(f"Dtype: {img.dtype}")        # uint8 (0-255)
print(f"Size: {img.size} bytes")    # Total pixels × channels

# Hiển thị với matplotlib (cần BGR → RGB)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title("Original Image")
plt.axis("off")
plt.show()

# Lưu ảnh
cv2.imwrite("output.jpg", img)

3.2 サイズ変更、切り抜き、回転

# === RESIZE ===
# Resize về kích thước cố định
resized = cv2.resize(img, (640, 480))  # (width, height)

# Resize theo tỷ lệ
scaled = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)  # 50%

# Interpolation methods:
# - cv2.INTER_AREA: tốt khi thu nhỏ
# - cv2.INTER_LINEAR: default, tốt cho phóng to
# - cv2.INTER_CUBIC: chất lượng cao hơn, chậm hơn
resized_hq = cv2.resize(img, (1920, 1080), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

# === CROP ===
# Crop = slicing numpy array — đơn giản!
h, w = img.shape[:2]
cropped = img[100:400, 200:500]  # img[y1:y2, x1:x2]

# Crop center
center_crop = img[h//4:3*h//4, w//4:3*w//4]

# === ROTATE ===
# Xoay 90°
rotated_90 = cv2.rotate(img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

# Xoay góc bất kỳ
center = (w//2, h//2)
matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle=45, scale=1.0)
rotated_45 = cv2.warpAffine(img, matrix, (w, h))

3.3 写真に描画する — 描画する

# Vẽ lên bản copy (không thay đổi ảnh gốc)
canvas = img.copy()

# Rectangle (bounding box)
cv2.rectangle(canvas, (100, 50), (300, 250), color=(0, 255, 0), thickness=2)

# Circle
cv2.circle(canvas, center=(200, 150), radius=50, color=(255, 0, 0), thickness=3)

# Text
cv2.putText(canvas, "Hello CV!", (100, 50),
            fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            fontScale=1.0, color=(255, 255, 255), thickness=2)

# Line
cv2.line(canvas, (0, 0), (w, h), color=(0, 0, 255), thickness=2)

4. 画像フィルタリングとエッジ検出

4.1 ブラー/スムージング — ノイズリダクション

# Gaussian Blur — phổ biến nhất
blurred_gauss = cv2.GaussianBlur(img, ksize=(5, 5), sigmaX=0)

# Median Blur — tốt cho salt-and-pepper noise
blurred_median = cv2.medianBlur(img, ksize=5)

# Bilateral Filter — giữ cạnh nét, mượt vùng phẳng
blurred_bilateral = cv2.bilateralFilter(img, d=9, sigmaColor=75, sigmaSpace=75)

# So sánh
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(20, 5))
titles = ["Original", "Gaussian", "Median", "Bilateral"]
images = [img, blurred_gauss, blurred_median, blurred_bilateral]
for ax, title, image in zip(axes, titles, images):
    ax.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    ax.set_title(title)
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()

4.2 エッジ検出 — エッジ検出

# Chuyển sang grayscale trước
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Canny Edge Detection — phổ biến nhất
edges_canny = cv2.Canny(gray, threshold1=50, threshold2=150)

# Sobel — detect cạnh theo hướng X hoặc Y
sobel_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, dx=1, dy=0, ksize=3)
sobel_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, dx=0, dy=1, ksize=3)
sobel_combined = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y)

# Laplacian
laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)

# Visualize
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(20, 5))
axes[0].imshow(gray, cmap='gray')
axes[0].set_title("Grayscale")
axes[1].imshow(edges_canny, cmap='gray')
axes[1].set_title("Canny")
axes[2].imshow(np.abs(sobel_combined), cmap='gray')
axes[2].set_title("Sobel")
axes[3].imshow(np.abs(laplacian), cmap='gray')
axes[3].set_title("Laplacian")
for ax in axes:
    ax.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()

4.3 しきい値処理 — しきい値処理

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Simple Threshold
_, thresh_binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Otsu's Threshold — tự tìm ngưỡng tối ưu
_, thresh_otsu = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# Adaptive Threshold — thay đổi ngưỡng theo vùng (tốt khi ánh sáng không đều)
thresh_adaptive = cv2.adaptiveThreshold(
    gray, 255,
    cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
    cv2.THRESH_BINARY, blockSize=11, C=2
)

5. ヒストグラム — ピクセル分布を分析する

# Histogram cho ảnh grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])

plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.title("Image")
plt.axis("off")

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(hist, color='black')
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Pixel Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.tight_layout()
plt.show()

# Histogram Equalization — cải thiện contrast
equalized = cv2.equalizeHist(gray)

# CLAHE — Adaptive Histogram Equalization (tốt hơn!)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
clahe_img = clahe.apply(gray)

6. 輪郭 — オブジェクトの輪郭を見つける

# Đọc và chuyển grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Threshold
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Tìm contours
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
)

print(f"Tìm thấy {len(contours)} contours")

# Vẽ contours lên ảnh
result = img.copy()
cv2.drawContours(result, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# Phân tích từng contour
for i, contour in enumerate(contours):
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, closed=True)
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

    # Lọc contour nhỏ (nhiễu)
    if area > 500:
        cv2.rectangle(result, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(result, f"Area: {area:.0f}", (x, y-10),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)

7. デモ: 基本的な顔認識

"""Face Detection với Haar Cascade — phương pháp truyền thống"""
import cv2

# Load pre-trained face detector
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
    cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml"
)

# Đọc ảnh
img = cv2.imread("group_photo.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect faces
faces = face_cascade.detectMultiScale(
    gray,
    scaleFactor=1.1,    # Scale mỗi bước (1.1 = 10%)
    minNeighbors=5,     # Số neighbors tối thiểu
    minSize=(30, 30)    # Kích thước face tối thiểu
)

print(f"Tìm thấy {len(faces)} khuôn mặt")

# Vẽ bounding box
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(img, "Face", (x, y-10),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

# Hiển thị
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title(f"Detected {len(faces)} faces")
plt.axis("off")
plt.show()

⚠️ 注: Haar Cascade は古いメソッドです。レッスン 4 以降では、はるかに高速かつ正確な YOLO を使用します。

8. 基本的な CV パイプライン — まとめる

"""Pipeline hoàn chỉnh: đọc ảnh → xử lý → detect → hiển thị"""

def simple_cv_pipeline(image_path):
    # 1. Đọc ảnh
    img = cv2.imread(image_path)
    if img is None:
        raise FileNotFoundError(f"Không tìm thấy: {image_path}")

    # 2. Tiền xử lý
    # Resize nếu quá lớn
    h, w = img.shape[:2]
    if max(h, w) > 1000:
        scale = 1000 / max(h, w)
        img = cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale)

    # 3. Khử nhiễu
    denoised = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

    # 4. Chuyển grayscale
    gray = cv2.cvtColor(denoised, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 5. Edge detection
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

    # 6. Tìm contours
    contours, _ = cv2.findContours(
        edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
    )

    # 7. Lọc và vẽ
    result = img.copy()
    significant = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > 1000]
    cv2.drawContours(result, significant, -1, (0, 255, 0), 2)

    return result, len(significant)

# Sử dụng
result, count = simple_cv_pipeline("test_image.jpg")
print(f"Detected {count} objects")

概要

コンセプト	覚えておいてください
コンピュータビジョン	AI がコンピューターに写真やビデオを見て理解できるように教える
ピクセル	基本単位、値 0 ～ 255
色空間	RGB、BGR (OpenCV)、HSV、グレースケール
フィルタリング	ガウスぼかし、中央値、両側
エッジ検出	キャニー (最も一般的)、ソーベル、ラプラシアン
しきい値	バイナリ、大津（自己選択閾値）、アダプティブ
輪郭	形状解析に使用されるオブジェクトのアウトライン
ハールカスケード	従来の顔検出は YOLO に置き換えられます

一般的な演習

環境のセットアップ: OpenCV をインストールします: pip install opencv-python matplotlib numpy
イメージエクスプローラー: 画像を読み取り、形状、dtype、最小/最大ピクセル値を出力するスクリプトを作成します。元の画像、グレースケール、ヒストグラムを表示します。
エッジアート: 5 つの異なる画像に Canny Edge Detection を適用します。しきい値1としきい値2を変更してみてください。どの写真が最良の結果をもたらしますか?
顔カウンター: Haar Cascade を使用して集合写真内の顔を検出します。あなたは顔をいくつ正確に数えることができますか?いつ間違っているのでしょうか？
ミニパイプライン: 輪郭 + 円形フィルターを使用して円形のオブジェクト (コイン/ボール) を検出するパイプラインを構築します。

次の記事: CNN Deep Dive — 最新の CV モデルすべての基盤である ResNet、EfficientNet、MobileNet アーキテクチャについて学びます。

レッスン 1: コンピューター ビジョンとは何ですか? — 基本的な画像処理