TkinterとOpenCVを連携させてウェブカメラ映像を表示する方法

OpenCVは、コンピュータビジョンや人工知能関連の処理を扱うためのPythonライブラリです。OpenCVには、AI（人工知能）や機械学習の分野でコンピュータビジョンを活用するための関数やメソッドが数多く組み込まれています。代表的な応用例としては、顔検出、物体検出、X線画像解析、さらには各種産業分野での利用などが挙げられます。

Tkinterライブラリを組み合わせることで、OpenCVをアプリケーションの核として使ったインタラクティブなGUIアプリケーションを作成できます。

事前準備：必要なパッケージのインストール

アプリケーションを作成する前に、ローカル環境にOpenCVがインストールされていることを確認してください。また、PythonのPillowパッケージも事前にインストールしておく必要があります。以下のコマンドを実行することで、これらのパッケージをインストールできます。

pip install opencv-python
pip install Pillow

アプリケーションの仕組み

インストールが完了したら、アプリケーションの構造とGUIの作成に取り掛かりましょう。このアプリケーションの基本的な機能は、OpenCVを使ってウェブカメラを開き、キャプチャした映像を表示することです。

キャプチャされた各フレームを画面に表示するために、Python Pillow（PIL）パッケージを使用します。PILはカメラから取得したフレームを画像オブジェクトへ変換し、その画像をLabelウィジェットに渡すことで、ウィンドウ上に連続的にフレームを描画できる仕組みです。

サンプルコード

# 必要なライブラリをインポート
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
import cv2

# Tkinterウィンドウ（フレーム）のインスタンスを作成
win = Tk()

# ウィンドウサイズを設定
win.geometry("700x350")

# 映像フレームを表示するためのLabelを作成
label = Label(win)
label.grid(row=0, column=0)

cap = cv2.VideoCapture(0)

# フレームを表示する関数を定義
def show_frames():
    # 最新のフレームを取得し、RGB形式の画像に変換
    cv2image = cv2.cvtColor(cap.read()[1], cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = Image.fromarray(cv2image)

    # 画像をPhotoImageに変換
    imgtk = ImageTk.PhotoImage(image=img)
    label.imgtk = imgtk
    label.configure(image=imgtk)

# 一定間隔で繰り返し呼び出して連続的にキャプチャ
label.after(20, show_frames)

show_frames()
win.mainloop()

コードのポイント

• cv2.cvtColor()： OpenCVは既定でBGR形式で画像を扱うため、COLOR_BGR2RGBを指定してRGB形式に変換しています。これによりPillowで正しく色が再現されます。
• label.after(20, show_frames)： 20ミリ秒ごとに関数を再帰的に呼び出すことで、滑らかなライブ映像を実現しています。
• label.imgtk = imgtk： 参照を保持しないとガベージコレクションによって画像が消えてしまうため、この代入は重要です。

実行結果

上記のコードを実行すると、ユーザーのカメラを起動してフレームをキャプチャするウィンドウが表示されます。ウィンドウ内には、ウェブカメラからのライブ映像がリアルタイムに描画されます。