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OpenCV で点や線の描画（OpenCV，Python を使用）

1. エグゼクティブサマリー

OpenCV と Python を使用して，カラー画像に丸，線，矩形，テキストを重ね合わせ表示する方法を説明する．cv2.circle，cv2.line，cv2.rectangle，cv2.putText の各描画関数を用いて，読み込んだ画像上に図形を描画し，Matplotlib で表示する．

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

【OpenCV の公式情報】

2. 前準備（必要ソフトウェアの入手）

ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。

Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法1：winget によるインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

  1. Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

AIエディタ Windsurf のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

Pythonプログラムの編集・実行には、AIエディタの利用を推奨する。ここでは、Windsurfのインストールを説明する。Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /DIR=""C:\Program Files\Windsurf"" /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force; windsurf --install-extension Codeium.windsurfPyright --force"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

Python の opencv-python，numpy ライブラリのインストール [クリックして展開]

次のコマンドは，旧バージョンを削除し，Python 用 opencv-python のインストールを行う． 「python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"」はバージョン表示によるインストール確認である．

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

python -m pip uninstall -y opencv-python
python -m pip uninstall -y opencv-python-headless
python -m pip uninstall -y opencv-contrib-python
python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python numpy
python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"

画像ファイル home.jpg のダウンロード [クリックして展開]
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている home.jpg を使用する（謝辞：画像の作者に感謝します）

3. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

3.1 プログラムファイルの準備

第5章に掲載するソースコードをテキストエディタ（メモ帳，Windsurf 等）に貼り付け，draw_circle.py，draw_line.py，draw_rectangle.py，draw_text.py として保存する（文字コード：UTF-8）．

3.2 実行コマンド

コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し，以下のように実行する．

python draw_circle.py

3.3 動作確認チェックリスト

確認項目期待される結果
丸の重ね合わせプログラムの実行画像 home.jpg 上の座標 (100, 100) に青色の塗りつぶし円が描画され，Matplotlib で表示される
線の重ね合わせプログラムの実行画像 home.jpg 上の座標 (100, 100) から (200, 300) へ緑色の線が描画され，Matplotlib で表示される
矩形の重ね合わせプログラムの実行画像 home.jpg 上の座標 (50, 50) から (200, 200) に赤色の矩形が描画され，Matplotlib で表示される
テキストの重ね合わせプログラムの実行画像 home.jpg 上の座標 (50, 50) に白色のテキスト「OpenCV」が描画され，Matplotlib で表示される

4. 概要・使い方・実行上の注意

カラー画像と図形の重ね合わせ表示

本記事のプログラムは，OpenCV の描画関数を用いてカラー画像上に図形を重ね合わせ表示する．使用する描画関数は cv2.circle（丸），cv2.line（線），cv2.rectangle（矩形），cv2.putText（テキスト）の4種類である．いずれも画像ファイル home.jpg を cv2.imread で読み込み，描画関数で図形を追加したのち，cv2.cvtColor で BGR から RGB に変換して Matplotlib の plt.imshow で表示する．

画像ファイルのパス設定

Windows の場合，IMROOT には環境変数 LOCALAPPDATA のパスが設定される．画像ファイル home.jpg は第2章の手順でダウンロードしたディレクトリに配置されている必要がある．Google Colaboratory のときは，「IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'」の行を「IMROOT="./"」に書き換える．

ソースコードは第5章に掲載している．

5. ソースコード

丸の重ね合わせ

import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
cv2.circle(bgr, (100, 100), 10, (255, 0, 0), -1)

plt.style.use('default')
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

線の重ね合わせ

import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
cv2.line(bgr, (100, 100), (200, 300), (0, 255, 0), 5)

plt.style.use('default')
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

矩形の重ね合わせ

import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
cv2.rectangle(bgr, (50, 50), (200, 200), (0, 0, 255), 3)

plt.style.use('default')
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

テキストの重ね合わせ

import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
cv2.putText(bgr, 'OpenCV', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)

plt.style.use('default')
plt.imshow(cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

6. まとめ

cv2.circle による丸の描画

cv2.circle は，指定座標を中心に，指定した半径・色・線の太さで丸を描画する．thickness に -1 を指定すると塗りつぶしになる．

cv2.line による線の描画

cv2.line は，2点の座標を結ぶ直線を，指定した色・線の太さで描画する．

cv2.rectangle による矩形の描画

cv2.rectangle は，対角2点の座標を指定して矩形を描画する．色と線の太さを引数で指定する．

cv2.putText によるテキストの描画

cv2.putText は，指定座標にテキスト文字列を描画する．フォントの種類・スケール・色・線の太さを引数で指定する．

BGR から RGB への変換と Matplotlib による表示

OpenCV は画像を BGR 形式で扱うため，Matplotlib で表示する際は cv2.cvtColor で RGB に変換する必要がある．変換後の画像を plt.imshow と plt.show で表示する．