【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。

Sobelフィルタで輪郭検出

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。

ソーベルフィルタの処理は、OpenCVの「cv2.filter2D」や「cv2.Sobel」メソッドを使えば簡単に実装できます。また、NumPyで書くことも出来ます。

そこで今回は、処理を以下の3通りの方法で実装してみます。

方法①・・・cv2.Sobel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）

cv2.Sobelは、Sobelフィルタで画像の輪郭検出を行います。

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

cv2.filter2Dは、画像に任意のカーネルでフィルタを適用します。

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。