##この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 ###前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 ###初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7、iPython Notebookです。MacOSでOpenCVをセットアップする方法は、(https://github.com/piratefsh/image-processing-101#installation)を参照してください。 ここで使用した全てのコードや画像は、GitHub上に(https://github.com/piratefsh/image-processing-101)として掲載してあります。また、(http://piratefsh.github.io/image-processing-101/)でも確認することができます。 画像処理を学ぶ際は、画像をインラインで表示することができる、iPython notebookの環境下で行うことを強くお勧めます。そうすることで、コードが実際に何をしているのかのフィードバックを簡単に得ることができるのです。 ##画像処理とは？ 画像処理とは、特定の効果（例えば、グレースケール画像）をもたらすために画像を加工したり、操作したりすることです。また、コンピュータを使って、画像から情報を取り出したりすること（画像内にある円を数えるといったようなこと）も、画像処理です。