Python版OpenCVでラプラシアンフィルタを実装し、画像の輪郭を検出する方法をソースコード付きで解説します。
ラプラシアンフィルタで輪郭検出
ラプラシアンフィルタ（Laplacian filter）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。
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今回は、以下の3通りの方法でラプラシアンフィルタの処理を実装する方法について解説します。
方法①・・・cv2.Laplacianで実装
方法②・・・cv2.filter2Dで実装
方法③・・・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）
サンプルコード①cv2.Laplacianで実装
コード解説
cv2.Laplacianは、ラプラシアンフィルターで画像の輪郭検出をします。
dst = cv2.Laplacian(src, ddepth, ksize)
- src: 入力画像。通常はグレースケール画像を指定します。
- ddepth: 出力画像のビット深度。例えば、cv2.CV_8U、cv2.CV_16S、cv2.CV_32Fなど。
- ksize: ラプラシアンカーネルのサイズ。通常は1、3、5、7などの奇数を指定します。
サンプルコード②cv2.filter2Dで実装
コード解説
cv2.filter2Dは、画像に任意のカーネルでフィルター処理を適用します。
dst = cv2.filter2D(src, ddepth, kernel)
- src: 入力画像。通常はグレースケール画像またはカラー画像を指定します。
- ddepth: 出力画像のビット深度。例えば、cv2.CV_8U、cv2.CV_16S、cv2.CV_32Fなど。-1を指定すると、入力画像と同じビット深度が使用されます。
- kernel: NumPy配列でフィルタのカーネルを指定します。
サンプルコード①NumPyでアルゴリズムを書いて実装
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）
コード解説
filter2d関数は、入力画像srcに対してカーネルkernelを使用して空間フィルタリングを行います。詳細は以下ページで解説しています。
【Python/OpenCV】空間フィルタリング・畳み込み演算(cv2.filter2d)
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負の勾配（白→黒）も白色に塗って出力する方法は以下ページで解説しています。
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