【Python/OpenCV】空間フィルタリングで平滑化・輪郭検出

Python + OpenCVで空間フィルタリングを実装し、平滑化・輪郭検出する方法をソースコード付きで解説します。

【ぼかし】平均値フィルタ

平均値フィルタ(Averaging Filter)は、画像をぼかし(平滑化)する空間フィルタです。
平均化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。

【画像処理】平均値フィルタの原理・特徴・計算式
この記事では、平均値フィルタによる原理や特徴、計算式についてまとめました。

動画解説版

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.Blur」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.Blur(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。

説明
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.Blurで実装

サンプルコード

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)

【Python/OpenCV】平均値フィルタでぼかし・平滑化
Python + OpenCVで平均値フィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」「cv2.Blur」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。

【ぼかし】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。

参考記事
原理についてはこちら ガウシアンフィルタの原理・特徴・計算式
カーネルの計算方法はこちら Pythonでガウシアンフィルタのカーネルを計算

動画解説版

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 説明
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

サンプルコード

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)

お借りした画像:プロ生ちゃん(暮井 慧)

【Python/OpenCV】ガウシアンフィルタでぼかし・平滑化
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。

【ぼかし】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。

【画像処理】メディアンフィルタの原理・特徴・計算式
画像処理におけるメディアンフィルタの原理や計算式についてまとめました。

動画解説版

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

サンプルコード

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①


方法②


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)
12

お借りした画像:プロ生ちゃん(暮井 慧)

【Python/OpenCV】メディアンフィルタでぼかし・平滑化・ノイズ除去
Python+OpenCVでメディアンフィルタを「NumPy」「cv2.medianBlur」で実装し、画像をぼかし・平滑化・ノイズ除去する方法をソースコード付きで解説します。

【輪郭検出】一次微分フィルタ

一次微分フィルタは、輪郭を検出でき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】一次微分フィルタの原理・特徴・計算式

動画解説版

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」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式

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

今回は、処理を以下の2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

サンプルコード

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①


方法②


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)

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下記ページで紹介しています。
【Python/OpenCV】微分フィルタの注意点(負の値の処理)
【Python/OpenCV】一次微分フィルタで輪郭検出
Python+OpenCVで一次微分フィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」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。

【輪郭検出】Prewittフィルタ

プレヴィット(Prewitt)フィルタは、輪郭を検出できる空間フィルタです。
プレヴィット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。

404 NOT FOUND | 西住工房

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」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式

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

今回は、処理を以下の2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

サンプルコード

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①


方法②


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)

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下記ページで紹介しています。

【Python/OpenCV】微分フィルタの注意点(負の値の処理)
Python版OpenCVの微分フィルタ(Sobelなど)を利用する時の注意点についてソースコード付きで解説します。
【Python/OpenCV】Prewittフィルタで輪郭検出
Python+OpenCVでPrewittフィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」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。

【輪郭検出】Sobelフィルタ

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。

原理の詳細記事
参考 【画像処理】ソーベルフィルタの原理・特徴・計算式

動画版解説

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

サンプルコード

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)

お借りした画像:プロ生ちゃん(暮井 慧)

【Python/OpenCV】Sobelフィルタで輪郭検出(エッジ抽出)
Python+OpenCVでソーベル(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。

【輪郭検出】ラプラシアンフィルタ

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

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。

【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。

【輪郭検出】エンボスフィルタ

エンボスフィルタは、画像をエンボス加工でき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。

【画像処理】エンボスフィルタの原理・特徴・計算式
この記事では、画像処理におけるEmboss Filter(エンボスフィルタ)の原理や特徴、計算式についてまとめました。

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」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

書式

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)
delta オフセット
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.filter2Dで実装

ソースコード

サンプルプログラムのソースコードです。



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)

【Python/OpenCV】エンボスフィルタで加工
この記事では、Python+OpenCVでエンボスフィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」で実装し、エンボス加工する方法をソースコード付きで解説します。

【輪郭検出】Cannyアルゴリズム

Cannyアルゴリズムとは、画像から輪郭を取り出すアルゴリズムです。
事で解説しています。

原理については下記参照
参考記事 Cannyエッジ検出器の原理・特徴・計算式

今回は、以下の2通りの方法で処理を実装してみました。

概要
方法① NumPyでCannyアルゴリズムを書いて実装(実用的でないが原理の理解にはなる)
方法② cv2.Cannyで簡単に実装(1行で書けちゃうので楽チン)

cv2.Cannyの書式

dst = cv2.Canny(src, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])
パラメータ名 説明
src 入力画像
threshold1 最小閾値(Hysteresis Thresholding処理で使用)
threshold2 最大閾値(Hysteresis Thresholding処理で使用)

サンプルコード

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①


方法②


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)

【Python/OpenCV】Cannyアルゴリズムで輪郭検出(エッジ抽出)
Python版OpenCV(cv2.Canny)でCannyアルゴリズムを実装し、エッジ検出する方法をソースコード付きで解説します。
【Python版OpenCV入門】使い方とサンプル集
OpenCV(Intel Open Source Computer Vision Library)とは、インテル社で開発された画像処理・画像認識用のオープンソースライブラリです。Python/C++/Java/Android/Node.js...

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