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。
【はじめに】ラプラシアンフィルタで輪郭検出
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】Python3 + OpenCV
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版OpenCV超入門】使い方とサンプルコードを解説
Python版OpenCVで画像処理プログラミングを行う方法を入門者向けにソースコード付きで解説するページです。
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