【Python/OpenCV】ガウシアンフィルタでぼかし・平滑化

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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。

※動作には、OpenCVとNumPyライブラリが必要です。
■ライブラリの導入方法・Pythonの基礎はこちら。
【Python3】OpenCV3をインストール(Windows編)
Python入門 サンプル集

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)

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