【Python/OpenCV】Sobelフィルタで輪郭検出

この記事では、Python+OpenCVでSobelフィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」「cv2.Sobel」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。

Sobelフィルタで輪郭検出

ソーベル(Sobel)フィルタは、輪郭を検出できる空間フィルタです。
ソーベル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。

【参考】【画像処理】ソーベルフィルタの原理・特徴・計算式

ソーベルフィルタの処理は、NumPyだけでもサクッと書くことが出来ます。

また、OpenCVの「cv2.filter2D」や「cv2.Sobel」メソッドを使えば、さらに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.Sobel(src, bit, dx, dy, 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
dx x方向微分の次数
dy y方向微分の次数
ksize カーネルサイズ
dst 出力画像
パラメータ 説明
(dx, dy)=(1, 0) 横方向の輪郭検出
(dx, dy)=(0, 1) 縦方向の輪郭検出
(dx, dy)=(1, 1) 斜め右上方向の輪郭検出

今回は、処理を以下の3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
方法③・・・cv2.Sobelで実装

ソースコード(Python3)

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():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    gray = cv2.imread("input.jpg", 0)
    
    # カーネル(縦方向の輪郭検出用)
    kernel = np.array([[-1, 0, 1],
                       [-2, 0, 2],
                       [-1, 0, 1]])

    # 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():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    gray = cv2.imread("input.jpg", 0)
    
    # カーネル(縦方向の輪郭検出用)
    kernel = np.array([[-1, 0, 1],
                       [-2, 0, 2],
                       [-1, 0, 1]])
    
    # 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():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    gray = cv2.imread("input.jpg", 0)
        
    # 方法3
    dst3 = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=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)

【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!