【Python/OpenCV】メディアンフィルタでぼかし・平滑化

この記事では、Python+OpenCVで平均値フィルタを「NumPy」「cv2.medianBlur」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。

メディアンフィルタ(Median Filter)

メディアンフィルタ(Median Filter)は、画像をぼかし(平滑化)する空間フィルタです。
中央値フィルタともいいます。
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】中央値フィルタの原理・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.medianBlur」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式

dst = cv2.medianBlur(src, ksize)
パラメータ名 説明
src 入力画像
kernel フィルタのカーネルサイズ(3なら8近傍)
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.medianBlur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 median_filter(src, ksize):
    # 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(要素は入力画像と同じ)
    dst = src.copy()

    for y in range(d, h - d):
        for x in range(d, w - d):
            # 近傍にある画素値の中央値を出力画像の画素値に設定
            dst[y][x] = np.median(src[y-d:y+d+1, x-d:x+d+1])

    return dst
    
def main():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    gray = cv2.imread("input.jpg", 0)

    # 方法1
    dst1 = median_filter(gray, ksize=5)
    
    # 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():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    gray = cv2.imread("input.jpg", 0)

    # 方法2       
    dst2 = cv2.medianBlur(gray, ksize=5)

    # 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)

【おすすめ記事】
PythonでOpenCV入門 サンプル集
【Python】画像処理プログラミング入門
【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング

シェア&フォローお願いします!