【Python/OpenCV】ラプラシアンフィルタで輪郭検出(エッジ抽出)

Python+OpenCVでラプラシアンフィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」「cv2.Laplacian」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。

## 【はじめに】ラプラシアンフィルタで輪郭検出

ラプラシアン(Laplacian)フィルタは、輪郭を検出できる空間フィルタです。
ラプラシアンフィルタの原理と計算式については下記事で紹介しています。

【画像処理】ラプラシアンフィルタの原理・特徴・計算式
画像処理におけるLaplacian Filter(ラプラシアンフィルタ)の原理や特徴、計算式についてまとめました。

動画版解説

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.Laplacian」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.Laplacian(src, bit, ksize)
パラメータ名 説明
src 入力画像
bit 出力画像のビット深度
ksize カーネルサイズ
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.Laplacianで実装

## 【サンプルコード】Python3 + OpenCV

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①

方法②

方法③

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)

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「【Python/OpenCV】微分フィルタの注意点(負の値の処理) 」で紹介しています。

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