【Python/OpenCV】一次微分フィルタで輪郭検出

この記事では、Python+OpenCVで一次微分フィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」で実装し、輪郭検出する方法をソースコード付きで解説します。

一次微分フィルタで輪郭検出

一次微分フィルタは、輪郭を検出できる空間フィルタです。
原理と計算式については下記事で紹介しています。

【参考】【画像処理】一次微分フィルタの原理・特徴・計算式

このアルゴリズムは、NumPyだけでも簡単に実装できます。
また、OpenCVの「cv2.filter2D」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式

dst = cv2.filter2D(src, -1, kernel)
パラメータ名 説明
src 入力画像
kernel フィルタのカーネル(※NumPy配列で与える)
dst 出力画像

今回は、処理を以下の2通りの方法で実装してみました。

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.filter2D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 filter2d(src, kernel):
    # カーネルサイズ
    m, n = kernel.shape
    
    # 畳み込み演算をしない領域の幅
    d = int((m-1)/2)
    h, w = src.shape[0], src.shape[1]
    
    # 出力画像用の配列(要素は全て0)
    dst = np.zeros((h,w))
    
    for y in range(d, h - d):
        for x in range(d, w - d):
            # 畳み込み演算
            dst[y][x] = np.sum(src[y-d:y+d+1, x-d:x+d+1]*kernel)
            
    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)
    
    # カーネル(縦方向の輪郭検出用)
    kernel = np.array([[0, 0, 0],
                       [-1, 0, 1],
                       [0, 0, 0]])

    # 方法1
    dst1 = filter2d(gray, kernel)

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

    
if __name__ == "__main__":
    main()

方法②

#-*- 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)
    
    # カーネル(縦方向の輪郭検出用)
    kernel = np.array([[0, 0, 0],
                       [-1, 0, 1],
                       [0, 0, 0]])
    
    # 方法2       
    dst2 = cv2.filter2D(gray, cv2.CV_64F, kernel)

    # 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)

ただし、この出力画像は正の勾配(黒→白)のみ白色になっています。
負の勾配(白→黒)も白色に塗って出力する方法は下記ページで紹介しています。
【Python/OpenCV】微分フィルタの注意点(負の値の処理)

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コメント

  1. ジュン より:

    はじめまして。
    いつもこちらのサイトを見て勉強させていただいています。
    以下のようなコードで実行したのですが、エラーがでてうまくいきません。
    apple.pngというのはネットから拾ってきた画像です。このサイトのサンプル画像で実行するとうまく実行できるのですが、他の画像だと実行できません。どうすればうまくいくのでしょうか?よろしくお願いします。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import cv2

    def main():
    # 入力画像の読み込み
    img = cv2.imread(“C:\Users\jun\Pictures\opencvtest\apple.png”)

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    cv2.imwrite(“C:\Users\jun\Pictures\opencvtest\otsu.jpg”, gray)

    if __name__ == “__main__”:
    main()
    ———————
    error: C:\build\master_winpack-bindings-win64-vc14-static\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:10638: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor

    • prog より:

      ※ ジュン様
      はじめまして。

      そちらのエラーはファイルパスに誤りがある際のエラーです。

      >C:\Users\jun\Pictures\opencvtest\apple.png

      の「\a」の部分がエスケープシーケンスとして解釈されているのが原因です。
      そのため、

      >C:\Users\jun\Pictures\opencvtest\\apple.png

      というように記述するか、エスケープシーケンスにならないよう
      画像ファイル名を変更すれば正常に動作するはずです。