OpenCVの使い方18 ～画像勾配 - つれづれなる備忘録

　今回はOpenCVを用いた画像勾配処理としてラプラシアンフィルタとソベルフィルタにについて紹介する。

1. 画像勾配
2. ラプラシアンフィルタ
3. ソベルフィルタ
4. カラー画像への適用
5. まとめ

1. 画像勾配

画像勾配処理は輪郭やエッジ検出をする上で使われる。まず以下の解像チャートで画像勾配処理をする。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from google.colab import files
uploaded_file = files.upload()
orig = cv2.imread(uploaded_file_name)
src = cv2.cvtColor(orig, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(orig, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(orig, cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Original')

2. ラプラシアンフィルタ

画像勾配処理として、ラプラシアンフィルタを適用してみる。ラプラシアンフィルタを適用するにはcv2.Laplacian(orig,cv2.CV_64F)とする。2つ目の引数のCV_64Fは出力画像のビット深度を指定するオプションでfloat64になっている。

laplacian = cv2.Laplacian(orig,cv2.CV_64F)
plt.imshow(laplacian,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Laplacian')

3. ソベルフィルタ

　次にソベルフィルタを適用するにはcv2.Sobel(src,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)とする。２つ目の引数はラプラシアンフィルタと同様に出力画像のビット深度で3つ目、4つ目は処理方向をしていする。３つ目の引数を1とするとX方向、４つ目の引数を1とするとY方向に処理される。X方向にソベルフィルタを適用するには３つ目と４つ目の引数は(1,0)、逆にY方向に適用するには(0,1)とする。最後のksizeはカーネルサイズで小さいほどシャープな勾配になる。X方向のソベルフィルタは縦線、Y方向は横線の輪郭を上手く抽出できている。

sobelx = cv2.Sobel(src,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(src,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)
plt.figure(figsize=(8,16))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(sobelx,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Sobel X')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(sobely,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Sobel Y')

カーネルサイズをksize=3とした場合は、上の処理よりもシャープに見えている。

sobelx = cv2.Sobel(orig,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(orig,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
plt.figure(figsize=(8,16))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(sobelx,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Sobel X')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(sobely,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Sobel Y')

最後に出力画像のビット深度をfloat64からuint8にした場合の違いを見る。uint8とするにはcv2.CV_8Uとすればよい。uint8は負の数は扱えず、白から黒に変化する負の勾配は0となるため、以下左側の輪郭は抽出できない

sobelx = cv2.Sobel(orig,cv2.CV_8U,1,0,ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(orig,cv2.CV_8U,0,1,ksize=5)
plt.figure(figsize=(8,16))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(sobelx,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Sobel X')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(sobely,cmap='gray',vmax=255,vmin=0)
plt.title('Sobel Y')