Last Update 2026/04/17
画像処理シリーズ
Windowsパソコンで始める 短いコードですぐ試せる
やさしい画像処理入門
B5変型判 224ページ
定価2,860円(税込)
JAN9784789831499
2026年5月15日発行
2026年5月2日発売予定！
■見本PDF(6.83MB)やさしい画像処理入門
〜生成AI時代の標準言語Python+OpenCVで，プログラム120付き〜
「画像処理を学びたいけれど，何から手をつければいいか分からない」「理論よりも，まずは動くコードが欲しい」…そんな学生やビギナの皆さんに贈る，やさしい画像処理の入門書です．
現代の生成AI(画像生成や物体検知)の裏側で動いているのは，いつの時代も変わらない画像処理の基礎技術です．本書は，世界中のエンジニアが愛用する標準ライブラリOpenCVを使い，実用的な120のプログラムを通して，画像処理の「いろは」を最短ルートでマスタできる1冊です．
■本書が選ばれる4つのポイント
Windowsパソコン1台でスタート
特別な機材は不要です．お手持ちのWindows環境で，環境構築から画像表示，カメラの制御までスムーズに読み進められます．
短いコードですぐに試せる
各トピックはシンプルで明快なサンプルコード(計120個！)を中心に構成されています．1つのプログラムが短いため，中身を理解しやすく，コピー&ペーストで自分のプロジェクトにすぐ応用できます．
基礎から実践までを完全網羅
画像の開き方や保存といった基本操作から，色変換，フィルタ加工，さらには車の速度測定や顔認証といった高度な実践アプリまで，ステップ・アップ形式で解説しています．
学生，ビギナに寄り添う解説
専門用語の壁を低くし，直感的に何が起きているのかが分かるよう工夫されています．Pythonを学び始めたばかりの方でも，視覚的な変化を楽しみながら学習を続けられます．
■こんな方におすすめ
・Pythonの基礎は学んだけど，具体的なモノづくりをしてみたい方
・大学の講義や研究で画像処理が必要になった学生さん
・監視カメラや外観検査など，仕事で画像解析の基礎を知りたいエンジニアの方
・生成AIが作った画像を，プログラムで自在に加工・編集したいクリエイタの方
■本書の構成(なかみ)
本書は「基礎→応用→実践」と無理なくステップアップできる3部構成です．
第1部〈基礎編〉では，画像の読み込み・保存といった基本操作から，色変換，図形描画，サイズ変換，ぼかしやエッジ抽出，膨張・収縮，明るさ調整，回転や合成まで，画像処理の土台を丁寧に築きます．まずは自在に扱える力を養います．
第2部〈応用編〉では，テンプレート・マッチングや物体検出，QRコード読み取り，ブロブ解析，背景差分など，一歩進んだ解析技術を習得します．さらにストリーミング配信やパノラマ合成など，実用的なテクニックも身につきます．
第3部〈実践編〉では，車の速度測定や通過台数カウント，人物識別，トラッキング，監視カメラ応用など，実際のアプリケーションを構築します．学んだ技術が“動く仕組み”としてつながる構成です．
〜生成AI時代の標準言語Python+OpenCVで，プログラム120付き〜
「画像処理を学びたいけれど，何から手をつければいいか分からない」「理論よりも，まずは動くコードが欲しい」…そんな学生やビギナの皆さんに贈る，やさしい画像処理の入門書です．
現代の生成AI(画像生成や物体検知)の裏側で動いているのは，いつの時代も変わらない画像処理の基礎技術です．本書は，世界中のエンジニアが愛用する標準ライブラリOpenCVを使い，実用的な120のプログラムを通して，画像処理の「いろは」を最短ルートでマスタできる1冊です．
■本書が選ばれる4つのポイント
Windowsパソコン1台でスタート
特別な機材は不要です．お手持ちのWindows環境で，環境構築から画像表示，カメラの制御までスムーズに読み進められます．
短いコードですぐに試せる
各トピックはシンプルで明快なサンプルコード(計120個！)を中心に構成されています．1つのプログラムが短いため，中身を理解しやすく，コピー&ペーストで自分のプロジェクトにすぐ応用できます．
基礎から実践までを完全網羅
画像の開き方や保存といった基本操作から，色変換，フィルタ加工，さらには車の速度測定や顔認証といった高度な実践アプリまで，ステップ・アップ形式で解説しています．
学生，ビギナに寄り添う解説
専門用語の壁を低くし，直感的に何が起きているのかが分かるよう工夫されています．Pythonを学び始めたばかりの方でも，視覚的な変化を楽しみながら学習を続けられます．
■こんな方におすすめ
・Pythonの基礎は学んだけど，具体的なモノづくりをしてみたい方
・大学の講義や研究で画像処理が必要になった学生さん
・監視カメラや外観検査など，仕事で画像解析の基礎を知りたいエンジニアの方
・生成AIが作った画像を，プログラムで自在に加工・編集したいクリエイタの方
■本書の構成(なかみ)
本書は「基礎→応用→実践」と無理なくステップアップできる3部構成です．
第1部〈基礎編〉では，画像の読み込み・保存といった基本操作から，色変換，図形描画，サイズ変換，ぼかしやエッジ抽出，膨張・収縮，明るさ調整，回転や合成まで，画像処理の土台を丁寧に築きます．まずは自在に扱える力を養います．
第2部〈応用編〉では，テンプレート・マッチングや物体検出，QRコード読み取り，ブロブ解析，背景差分など，一歩進んだ解析技術を習得します．さらにストリーミング配信やパノラマ合成など，実用的なテクニックも身につきます．
第3部〈実践編〉では，車の速度測定や通過台数カウント，人物識別，トラッキング，監視カメラ応用など，実際のアプリケーションを構築します．学んだ技術が“動く仕組み”としてつながる構成です．
目次
Windowsパソコンで始める 短いコードですぐ試せる
やさしい画像処理入門
イントロダクション1 Pythonで容易になった画像処理
イントロダクション2 サンプルで学ぶ自習の進め方
イントロダクション3 Windows/Mac/ラズベリー・パイで始めるPython画像処理環境の構築
本書で利用する統合開発環境はPyCharm
インストール&サンプル・プログラムの読み込み
OpenCVパッケージを追加する
イントロダクション4ディジタル画像の基礎知識
ディジタル画像の正体…ピクセルと数値の世界
色の3原色とカラー・モデル
カラー画像をグレースケール画像に変換する
画像の座標系を理解する…原点，幅，高さ，チャネル
幅(width)と高さ(height)を表す順序
NumPyで画像を扱う…配列操作の基本
コラム リスト1を動かしてみよう
Appendix1 体験のための画像処理プログラム
入手先とフォルダ構成
プロジェクトの起動
初出一覧
第1章画像処理の前に…基本操作をマスタしよう
1-1 画像ファイルを開く
1-2 画像ファイルの保存
1-3 Jpeg品質を指定した保存
1-4 画像データの変換(NumPy⇔Pillow)
1-5 日本語画像ファイルの読み込み，保存
1-6 日本語の描画
1-7 ウィンドウの作成
1-8 ウィンドウの全画面表示
1-9 ウィンドウ内画像表示領域の取得
1-10 トラックバーによる指示値の取得
1-11 マウス操作によるイベント処理
1-12 ボタン付きGUI
1-13 Matplotlibによる高機能な画像表示
1-14 動画ファイルの幅，高さ，フレーム・レートの取得
1-15 リアルタイムに映像を取り込む
1-16 撮影済み動画を取り込む
1-17 塗りつぶし画像を生成する
第2章 色変換
2-1 グレースケール変換
2-2 BGR⇔RGB変換
2-3 HSV変換
2-4 プレーン分離，プレーン結合
2-5 デモザイク処理(Bayer変換)
2-6 疑似カラー(グレー画への色の割り当て)
2-7 2値化
2-8 R/G/B分割
2-9 色反転
第3章 図形描画
3-1 直線の描画
3-2 四角の描画
3-3 円の描画
3-4 楕円の描画
3-5 多角形の描画
3-6 矢印の描画
3-7 マーカの描画
3-8 文字の描画
3-9 文字列の描画領域の取得
3-10 文字列の位置指定
3-11 文字列の回転
3-12 文字列の縁取り
第4章 サイズ変換
4-1 拡大/縮小
4-2 周辺2×2画素の平均を取るバイリニア補間
4-3 最も近くにあるデータをそのまま使う最近傍補間
4-4 4×4画素の平均を取るバイキュービック補間
4-5 縮小時に高い効果を発揮する平均画素法
4-6 8×8画素！処理は重いけれど画質が良いランチョス法
4-7 画像の外周処理(ボーダー処理)
第5章 画像をぼかすフィルタ
5-1 周辺画素の平均を取るブラー
5-2 中心画素に近いほど大きな重みを設定して加重平均するガウシアン
5-3 ごま塩のようなノイズの除去に有効，メディアン
5-4 原画のエッジを損なうことなく平滑化するバイラテラル
第6章 エッジを抽出するフィルタ
6-1 きれいなエッジを抽出するキャニー
6-2 細い線によるエッジを検出しやすいラプラシアン
6-3 縦方向と横方向に別々の重みをつけて補正するソーベル
第7章 膨張/収縮
7-1 クロージング/オープニング/勾配/トップハット/ブラックハット/収縮/膨張
第8章 明るさ調整
8-1 ガンマ補正
8-2 ヒストグラム平たん化
8-3 コントラスト制限付き適応的ヒストグラム平たん化
第9章 加工
9-1 JPEG/PNG/TIFF圧縮
9-2 画像の切り取り
9-3 画像の貼り付け
9-4 点座標の集合を図形で囲む
9-5 凸包
第10章 回転/合成
10-1 透過合成
10-2 マスク処理とマスク合成
10-3 アフィン変換
10-4 斜めを真っすぐにするパース変換
第11章 検出
11-1 テンプレート・マッチング
11-2 人や物体
11-3 QRコード読み取り
11-4 任意のエリアを切り取る
11-5 ヒストグラム
11-6 円
11-7 直線
11-8 特定領域の識別「ブロブ解析」
11-9 背景差分
第12章 便利ワザ
12-1 HTTPによるビデオ・ストリーミング配信
12-2 TCP/IPによるパケット・ストリーミング
12-3 タイムシフト
12-4 フルカラー画像の減色
12-5 写真の傷や障害物を消す
12-6 パノラマ合成
12-7 音声付きビデオ再生
コラム HTTPによるビデオ・ストリーミング環境の構築手順
第13章 車や人
13-1 車の速度を測る
13-2 車両の通過台数を数える
13-3 認識した画像の連続保存
13-4 人物の認識(顔認証)
13-5 ヒストグラムを使って変化を検知する
13-6 指定した対象物をトラッキングする
13-7 動く物体を消して背景だけを残す
著者略歴
Windowsパソコンで始める 短いコードですぐ試せる
やさしい画像処理入門
イントロダクション1 Pythonで容易になった画像処理
イントロダクション2 サンプルで学ぶ自習の進め方
イントロダクション3 Windows/Mac/ラズベリー・パイで始めるPython画像処理環境の構築
本書で利用する統合開発環境はPyCharm
インストール&サンプル・プログラムの読み込み
OpenCVパッケージを追加する
イントロダクション4ディジタル画像の基礎知識
ディジタル画像の正体…ピクセルと数値の世界
色の3原色とカラー・モデル
カラー画像をグレースケール画像に変換する
画像の座標系を理解する…原点，幅，高さ，チャネル
幅(width)と高さ(height)を表す順序
NumPyで画像を扱う…配列操作の基本
コラム リスト1を動かしてみよう
Appendix1 体験のための画像処理プログラム
入手先とフォルダ構成
プロジェクトの起動
初出一覧
第1章画像処理の前に…基本操作をマスタしよう
1-1 画像ファイルを開く
1-2 画像ファイルの保存
1-3 Jpeg品質を指定した保存
1-4 画像データの変換(NumPy⇔Pillow)
1-5 日本語画像ファイルの読み込み，保存
1-6 日本語の描画
1-7 ウィンドウの作成
1-8 ウィンドウの全画面表示
1-9 ウィンドウ内画像表示領域の取得
1-10 トラックバーによる指示値の取得
1-11 マウス操作によるイベント処理
1-12 ボタン付きGUI
1-13 Matplotlibによる高機能な画像表示
1-14 動画ファイルの幅，高さ，フレーム・レートの取得
1-15 リアルタイムに映像を取り込む
1-16 撮影済み動画を取り込む
1-17 塗りつぶし画像を生成する
第2章 色変換
2-1 グレースケール変換
2-2 BGR⇔RGB変換
2-3 HSV変換
2-4 プレーン分離，プレーン結合
2-5 デモザイク処理(Bayer変換)
2-6 疑似カラー(グレー画への色の割り当て)
2-7 2値化
2-8 R/G/B分割
2-9 色反転
第3章 図形描画
3-1 直線の描画
3-2 四角の描画
3-3 円の描画
3-4 楕円の描画
3-5 多角形の描画
3-6 矢印の描画
3-7 マーカの描画
3-8 文字の描画
3-9 文字列の描画領域の取得
3-10 文字列の位置指定
3-11 文字列の回転
3-12 文字列の縁取り
第4章 サイズ変換
4-1 拡大/縮小
4-2 周辺2×2画素の平均を取るバイリニア補間
4-3 最も近くにあるデータをそのまま使う最近傍補間
4-4 4×4画素の平均を取るバイキュービック補間
4-5 縮小時に高い効果を発揮する平均画素法
4-6 8×8画素！処理は重いけれど画質が良いランチョス法
4-7 画像の外周処理(ボーダー処理)
第5章 画像をぼかすフィルタ
5-1 周辺画素の平均を取るブラー
5-2 中心画素に近いほど大きな重みを設定して加重平均するガウシアン
5-3 ごま塩のようなノイズの除去に有効，メディアン
5-4 原画のエッジを損なうことなく平滑化するバイラテラル
第6章 エッジを抽出するフィルタ
6-1 きれいなエッジを抽出するキャニー
6-2 細い線によるエッジを検出しやすいラプラシアン
6-3 縦方向と横方向に別々の重みをつけて補正するソーベル
第7章 膨張/収縮
7-1 クロージング/オープニング/勾配/トップハット/ブラックハット/収縮/膨張
第8章 明るさ調整
8-1 ガンマ補正
8-2 ヒストグラム平たん化
8-3 コントラスト制限付き適応的ヒストグラム平たん化
第9章 加工
9-1 JPEG/PNG/TIFF圧縮
9-2 画像の切り取り
9-3 画像の貼り付け
9-4 点座標の集合を図形で囲む
9-5 凸包
第10章 回転/合成
10-1 透過合成
10-2 マスク処理とマスク合成
10-3 アフィン変換
10-4 斜めを真っすぐにするパース変換
第11章 検出
11-1 テンプレート・マッチング
11-2 人や物体
11-3 QRコード読み取り
11-4 任意のエリアを切り取る
11-5 ヒストグラム
11-6 円
11-7 直線
11-8 特定領域の識別「ブロブ解析」
11-9 背景差分
第12章 便利ワザ
12-1 HTTPによるビデオ・ストリーミング配信
12-2 TCP/IPによるパケット・ストリーミング
12-3 タイムシフト
12-4 フルカラー画像の減色
12-5 写真の傷や障害物を消す
12-6 パノラマ合成
12-7 音声付きビデオ再生
コラム HTTPによるビデオ・ストリーミング環境の構築手順
第13章 車や人
13-1 車の速度を測る
13-2 車両の通過台数を数える
13-3 認識した画像の連続保存
13-4 人物の認識(顔認証)
13-5 ヒストグラムを使って変化を検知する
13-6 指定した対象物をトラッキングする
13-7 動く物体を消して背景だけを残す
著者略歴