【Python/OpenCV】適応的閾値処理で二値化

この記事では、Python版OpenCV(cv2.adaptiveThreshold)で適応的二値化処理を実装する方法をソースコード付きで解説します。

適応的二値化処理

適応的二値化処理(AdaptiveThreshold)は、閾値を固定せず、画素ごとに変化させる二値化処理です。
つまり、画素毎に異なる閾値を算出して設定します。

【参考】適応的二値化処理の原理・特徴・計算式

このアルゴリズムは、NumPyで簡単に実装できます。

また、OpenCVの「cv2.adaptiveThreshold」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式

dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)
パラメータ名 説明
src 入力画像
maxValue 閾値を満たす画素に与える画素値
adaptiveMethod 閾値の計算方法(cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C なら近傍画素値の平均値、cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_Cならガウシアンの重み付き平均値を閾値にする)
thresholdType 閾値の種類(THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV)
blockSize 閾値計算に利用する近傍領域サイズ(3なら8近傍)
C 計算した閾値からCを引いた値を最終的な閾値にする
dst 出力画像

今回は、以下の2通りの方法で処理を実装してみました。

方法①・・・NumPyでアルゴリズムを書いて実装(原理の理解を深めるため)
方法②・・・cv2.adaptiveThresholdで実装

ソースコード(Python3+OpenCV3)

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

def threshold(src, ksize=3, c=2):
    
    # 畳み込み演算をしない領域の幅
    d = int((ksize-1)/2)
    h, w = src.shape[0], src.shape[1]
    
    # 出力画像用の配列(要素は全て255)
    dst = np.empty((h,w))
    dst.fill(255)
    
    n = ksize**2

    for y in range(0, h):
        for x in range(0, w):
            # 近傍の画素値の平均から閾値を求める
            t = np.sum(src[y-d:y+d+1, x-d:x+d+1]) / n
            # 求めた閾値で二値化処理
            if(src[y][x] < t - c): dst[y][x] = 0
            else: dst[y][x] = 255

    return dst
    
def main():
    # 入力画像を読み込み
    img = cv2.imread("input.jpg")

    # グレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    # 方法1
    dst1 = threshold(gray, ksize=11, c=2)

    # 結果を出力
    cv2.imwrite("output1.jpg", dst1)

    
if __name__ == "__main__":
    main()

方法①

#-*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
    
def main():
    # 入力画像を読み込み
    img = cv2.imread("input.jpg")

    # グレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    
    # 方法2       
    dst2 = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,2)

    
    # 結果を出力
    cv2.imwrite("output2.jpg", dst2)

    
if __name__ == "__main__":
    main()

※動作には、OpenCVライブラリのインストールが必要です。

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。

■入力画像(左)と出力画像(右)

お借りした画像:プロ生ちゃん(暮井 慧)

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