【Python/OpenCV】空間フィルタリング・畳み込み演算(cv2.filter2d)

PythonとOpenCVを用いて空間フィルタリング処理する方法をソースコード付きで解説します。

空間フィルタリング（畳み込み演算）

空間フィルタリング（畳み込み演算）は、画像処理において輪郭検出やぼかし（ノイズ除去）など広く使用されます。原理と計算式については以下ページで解説しています。

画像処理における畳み込み演算と空間フィルタリング

画像処理における空間フィルタリングと畳み込み演算の計算方法についてまとめました。

algorithm.joho.info

また、OpenCVライブラリでは、cv2.filter2D()関数で空間フィルタリングを簡単に実装できます。

今回は、空間フィルタリングの処理を以下の2通りの方法で実装する方法を解説します。

方法①・・・NumPyでアルゴリズムを書いて実装 方法②・・・cv2.filter2D()関数で実装

解説動画

本ページの内容は以下動画で解説しています。

サンプルコード①OpenCVで実装した場合

サンプルプログラムのソースコードです。

実行結果

■入力画像（左）と出力画像（右）

コード解説

このカーネルは、Sobelフィルタと呼ばれるもので、水平方向の輪郭を検出するために使用されます。

   kernel = np.array([[-1, 0, 1],
                      [-2, 0, 2],
                      [-1, 0, 1]])

cv.filter2Dを使用して、入力画像grayに対してカーネルkernelを適用して畳み込み演算をします。 第2引数の-1は、出力画像の深さ（データ型）を入力画像と同じにすることを指定しています。dstは畳み込み演算後の出力画像す。

   dst = cv.filter2D(gray, -1, kernel)

サンプルコード②NumPyで実装した場合

実行結果

■入力画像（左）と出力画像（右）

コード解説

filter2d関数は、入入力画像srcに対して指定されたカーネルkernelを使用して畳み込み演算を行い、空間フィルタリングされた画像を生成します。 以下では、カーネルのサイズ（行数mと列数n）を取得します。

   m, n = kernel.shape

• カーネルの半径dを計算します。これは、畳み込み演算をしない領域の幅となります。

   d = int((m-1)/2)

入力画像srcの高さhと幅wを取得します。