【Python/OpenCV】ガウシアンフィルタでぼかし・平滑化

この記事では、Python+OpenCVでガウシアンフィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」「cv2.GaussianBlur」で実装し、画像をぼかし・平滑化する方法をソースコード付きで解説します。

ガウシアンフィルタ

ガウシアンフィルタ(Gaussian Filter)は、画像をぼかし(平滑化)す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】ガウシアンフィルタの原理・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」や「cv2.GaussianBlur」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式①

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

書式②

dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX)
パラメータ名 説明
src 入力画像
ksize カーネルサイズ
sigmaX ガウス分布の\sigma_x
dst 出力画像

今回は、以下の3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.filter2Dで実装
方法③・・・cv2.GaussianBlurで実装

ソースコード(Python3+OpenCV)

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 gaussian_filter(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(要素値は入力画像と同じ)
    dst = src.copy()

    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
    kernel = np.array([[1/16, 1/8, 1/16],
                       [1/8, 1/4, 1/8],
                       [1/16, 1/8, 1/16]])

    # 方法1
    dst1 = gaussian_filter(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
    kernel = np.array([[1/16, 1/8, 1/16],
                       [1/8, 1/4, 1/8],
                       [1/16, 1/8, 1/16]])
    
    # 方法2       
    dst2 = cv2.filter2D(gray, -1, kernel)
    
    # 結果を出力
    cv2.imwrite("output2.jpg", dst2)

    
if __name__ == "__main__":
    main()

方法③

#-*- 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3
    dst3 = cv2.GaussianBlur(gray, ksize=(3,3), sigmaX=1.3)
    
    # 結果を出力
    cv2.imwrite("output3.jpg", dst3)

    
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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