pythonで画像処理する際のエッジ検出

画像のエッジ検出を簡単に行う方法：Cannyアルゴリズムとは？

画像処理をする際に、エッジ検出は重要なタスクの一つです。エッジは画像内の物体の境界を表し、それを検出することで物体の形状や位置を特定することができます。PythonのOpenCVとNumPyライブラリを使用して、画像のエッジ検出を簡単に行う方法をご紹介します。この記事では、以下のコードを通じてその詳細を解説します。

import numpy as np
import cv2

med_val = np.median(img_blur)
sigma = 0.33  # 0.33
min_val = int(max(0, (1.0 - sigma) * med_val))
max_val = int(max(255, (1.0 + sigma) * med_val))

img_edge1 = cv2.Canny(img_blur, threshold1=min_val, threshold2=max_val)

Cannyアルゴリズムとは？

Cannyアルゴリズムは、エッジ検出において古典的な手法の一つです。画像内の急激な輝度変化を検出し、エッジとみなす原理を基にしています。このアルゴリズムは、低い誤検出率と高い検出率を持つことで知られており、多くの画像処理タスクで広く使用されています。

コードの意味と使い方

メディアンフィルタを適用する

まず、画像のエッジ検出に先立ち、画像にメディアンフィルタを適用します。これによって、ノイズを軽減してエッジ検出の品質を向上させます。

med_val = np.median(img_blur)

シグマ値の設定

次に、エッジ検出におけるしきい値を決定するために、シグマ値を設定します。この値はエッジの検出の感度を調整するために使用されます。

sigma = 0.33  # 0.33

エッジのしきい値の計算

シグマ値を使用して、エッジのしきい値を計算します。しきい値の計算にはメディアン値を基準にしており、シグマ値によって調整されます。

min_val = int(max(0, (1.0 - sigma) * med_val))
max_val = int(max(255, (1.0 + sigma) * med_val))

Cannyアルゴリズムによるエッジ検出

最後に、OpenCVのCanny関数を使用して、エッジ検出を行います。ここで計算されたしきい値を使用して、エッジを検出します。

img_edge1 = cv2.Canny(img_blur, threshold1=min_val, threshold2=max_val)

まとめ

Cannyアルゴリズムを使用したエッジ検出は、画像処理の基本的な技術の一つです。メディアンフィルタを適用し、適切なしきい値を設定することで、高品質なエッジ検出結果を得ることができます。PythonのNumPyとOpenCVを活用して、このアルゴリズムを簡単に実装することができます。詳細な情報は公式ドキュメントを参照してみてください。

公式ドキュメント: https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/canny_detector/canny_detector.html