- Pythonを利用した画像処理について学びたいが、どの書籍を選んでいいか分からない…。
- Pythonを利用した画像処理について解説されているわかりやすい書籍は…?
このように思われている方向けに本記事ではPythonを利用した画像処理の独学におすすめの本を3冊ご紹介いたします。記事を読むことでPythonを利用した画像処理について解説された良書を把握することができるはずです。
- 90%以上がフルリモート案件
- 週1〜3日程度の副業向け案件が多い
- 自身のライフスタイルに合った働き方ができる
- 希望に合わせてコーディネーターが最適な提案をしてくれる
- 定期開催される交流会や勉強会で人脈を広げることができる
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目次
【2024年最新】Pythonによる画像処理の独学におすすめの本3選
本章では早速、Pythonによる画像処理の独学におすすめの本を紹介します。どの書籍も良書なので、中身の雰囲気を確認して自身に合いそうな書籍を手に取ってみてください。
おすすめ本①画像認識プログラミングレシピ
1冊目のおすすめ本は『画像認識プログラミングレシピ』になります。
TensorFlow、Chainer、PyTorch、Keras、scikit-learnのキホンを知り、Pythonを使って、PCで、Google Colaboratoryで試しながら画像認識レシピを体験しよう。出典:Amazon
当書では実際にPythonのコードを利用して画像処理を実行させながら画像処理でメジャーなライブラリの使い方や画像認識プログラミングの勘所を知ることができます。
難しい数式は使わず図や写真を多用して解説されているので、初学者の方でも問題なく書籍の内容をこなせるはずです。以上から、Pythonによる画像処理の1冊目に当書は最適な書籍と言えるでしょう。
おすすめ本②物体・画像認識と時系列データ処理入門
2冊目のおすすめ本は『物体・画像認識と時系列データ処理入門』になります。
Pythonのライブラリの1つであるTensorFlowは、ディープラーニングを支える数学的な各種理論を学ぶのに最適なライブラリです。しかし、TensorFlowは学習に必要な計算式を開発者が自ら組み立てねばならないという少し高めのハードルがあります。本書は、TensorFlow2のライブラリを取り上げ、ディープラーニングの基礎理論から2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などを楽しく学べる入門書です。出典:Amazon
当書は、Pythonの外部ライブラリであるTensorFlow2、PyTorchを用いてディープラーニングの基礎理論から画像分類、物体検出、自然言語処理などについて学べる入門書です。
画像処理に特化した書籍ではありませんが、周辺知識含めて網羅的にわかりやすく解説されていることから今回紹介いたしました。Pythonという道具を用いてディープラーニングの基礎についてしっかりと学びたいという方は当書を手に取ってみることをおすすめします。
おすすめ本③OpenCVではじめようディープラーニングによる画像認識
3冊目のおすすめ本は『OpenCVではじめようディープラーニングによる画像認識』です。
本書では現時点で重要とされる画像処理手法を整理します。OpenCVの基礎的な解説からはじめ、dnnモジュールを用いたディープラーニングによる画像認識についても解説していきます。出典:Amazon
当書では、コンピュータビジョン分野でもっとも利用されているオープンソースフレームワークであるOpenCVの基礎からディープラーニングによる画像認識まで解説されてます。
また、画像処理手法の整理もなされているので、OpneCVで画像処理を行いたい方に広くおすすめできる内容と言えるでしょう。OpenCVで画像処理を試してみたい方やOpenCVの最新のディープラーニングの実装方法を知りたいという方は是非当書を手に取って実際に読んでみてください。
Pythonによる画像処理を本で学習する3つのメリット
本章ではPythonによる画像処理を本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がPythonによる画像処理を本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。
- 情報が体系的にまとまっている
- 手書きのメモを取りやすい
- 専門家による情報を得られる
その【1】情報が体系的にまとまっている
ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。
その【2】手書きのメモを取りやすい
電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。
その【3】専門家による情報を得られる
書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。
書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。
Pythonによる画像処理を本で学習する2つのデメリット
本章ではPythonによる画像処理を本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がPythonによる画像処理を本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 手を動かしながら学習しづらい
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。
その【2】手を動かしながら学習しづらい
ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。
出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。
Pythonによる画像処理を効率的に学ぶために大切なこと
本章ではPythonによる画像処理を効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- オンラインリソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。
あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。
その【3】オンラインリソースも活用する
また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
Pythonによる画像処理を本で学習したら案件を探してみよう
良書でPythonによる画像処理の学習を済ましたら、以下の案件獲得サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。
今すぐ案件を探すなら、以下の3社が非常におすすめなので、無料登録して自身に合う案件がないか探してみると良いでしょう。
【第1位】 FLEXY | 週1〜5、100万以上/月など、幅広い案件を扱っている。案件の90%以上がリモート案件。希望に合わせてコーディネーターが最適な提案をしてくれる。 |
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【第2位】 Remogu | リモート案件のみを扱っている。週2日や夜間OKの案件が豊富。エージェントによる手厚いサポートを受けることができる。 |
【第3位】 レバテックフリーランス | 求人数、利用者数が業界No.1。エンジニアであれば、まず登録しておきたいエージェント。 |
【2024年最新】Pythonによる画像処理のおすすめ本|まとめ
ここまでPythonによる画像処理のおすすめ本を紹介してきましたがいかがだったでしょうか?本記事がPythonを使った画像処理について学べる良書を知る上で少しでもあなたのお役に立てたのなら幸いです。
- 90%以上がフルリモート案件
- 週1〜3日程度の副業向け案件が多い
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