OpenCVはフリー（OpenCV 4.4以前: 三条項BSDライセンス / OpenCV 4.5以降: Apache v2）で使える定番の画像処理ライブラリです。

CPythonには「Pillow」や「OpenCV」などの専用の画像処理ライブラリがあり、pipコマンドで簡単にインストールできます。IronPythonにはありません。

そこで、C#（.NET Framework）用のOpenCVラッパー 「OpenCvSharp」を使って、この画像処理ライブラリをIronPythonから利用します。

本記事はこちらの記事を、「Visual Studio 2022」 + 「OpenCvSharp 4.6」 + 「IronPython 3.4」の内容で修正しています。 ちなみに、.NET Framework 4.8です。.Net Core系も考えましたが、.NET MAUIの件もあるので様子見です。

IronPythonから利用するための手順

IronPythonからC#のライブラリを利用する の手順で行いますが、一から説明するのは大変なので、こちら のサンプルとなるソリューションを使って説明します。

• 新規にプロジェクトを作成します。
  （サンプルを使う場合は不要です。)

• NugetでOpenCvSharpをインストールします。「OpenCvSharp4」で検索します。
  
  

「OpenCvSharp 4.5」以上では、.NET Framework 4.8のみのdllが含まれています。「OpenCvSharp 4.4」においては、.NET Framework 4.8と.NET Framework 4.6のdllが含まれています。「IronPython 3.4」において、.NET Framework 4.8で作成されたサンプルが動作しました。

• さらに、Nugetで「OpenCvSharp4.Extensions」をインストールします。
  

• サンプルの 「wk_util_opencvsharp」プロジェクトでは、以下のような便利関数やクラスを準備しました。OpenCvSharpの機能は使っていませんので、参照の追加は不要です。
  • OpenCvSharpのMemoryHelperが使えない時のための「Memcopy」
  • SizeOf()を簡単に利用するための関数
  • Bitmapクラスのロックし、IntPtrを取得するためのクラス

• 簡単なプログラムを作成します。
• サンプルでは「Form1.cs」に簡易なテストプログラムを書いています。
  

• 後でIronPythonのライブラリにしたいので、出力パスを ..\x64\[Release or Debug]\opencvsharp\ にしています。「wk_opencvsharp」プロジェクトのプロパティを確認してください。
  

• ビルドして動作を確認します。
• 上のサンプルではlena.jpgを読み込んで、画像処理して表示します。
  

• __ini__.pyを作成します。サンプルではすでに準備されています。参考にしてください。
• 面倒くさいのは、パスを通す設定と参照設定です。
• Cv2、Matクラス、OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap() とOpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat()などの変換用の関数、定番のBitmapクラスやPixelFormatなどを使いやすいようにしています。
  
  ・・・
  

• 最後にReleaseでビルドし、生成された opencvsharpフォルダを、IronPythonの Libフォルダにコピーします。
• 上のサンプルにおいては、 example.py も用意しています。
  

環境変数パスIRONPYTHON_HOMEの設定を忘れないようにしてください。（例：C:\IronPython34）

ひとこと

OpenCvSharpを使うことでIronPython上でも、CPythonと同じような使い勝手でOpenCVを利用できそうです。

example.pyの内容：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Example of OpenCvSharp (for 64bit)
"""

from opencvsharp import *

def RunExample():
    # Read an image from a file.
    fn = path.join(IPY_OPENCVSHARP, "lena.jpg")
    src = Cv2.ImRead(fn, OpenCvSharp.ImreadModes.Color)
    # Prepare the processed image.
    size = OpenCvSharp.Size(252, 256)
    dst = OpenCvSharp.Mat(size, OpenCvSharp.MatType.CV_8UC3)
    # Run Sobel filter.
    Cv2.Sobel(src, dst, src.Depth(), 1, 1)
    # Display the original image.
    Cv2.ImShow("src", src)
    # Display the processed image.
    Cv2.ImShow("dst", dst)
    # Wait for key input.
    Cv2.WaitKey(0)
    # Dispose
    src.Dispose()
    dst.Dispose()

if __name__ == '__main__':
    RunExample()

NumPyが使えないのは痛いですが、Mat同士の加算・乗算、Mat要素の合計値・平均値・最大値・最小値、Matの列のソート程度であればOpenCV内で行うことが可能です。こちらを参考にしてください。

クラスやメソッドの簡単な説明は、help(クラス名やメソッド名)のコマンドで見ることが可能です。[TAB]による補完機能もあります。

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