【Python/OpenCV】積分画像を用いた処理の高速化

Python版OpenCVで積分画像を作成する方法をソースコード付きで解説します。

積分画像とは

積分画像（Integral Image）は、注目画素とその左と上にある全ての画素値の和を求めた物です。

積分画像の原理・計算式・高速化

この記事では、積分画像の基本原理や計算式・特徴・例題についてまとめました。

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Python言語版OpenCVでは、「cv2.integral」を用いて簡単に積分画像を求めることができます。

サンプルコード

【Python/OpenCV】積分画像を用いた処理の高速化

Python版OpenCVで積分画像を作成する方法をソースコード付きで解説します。

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2017.08.03

コード解説

dst = cv2.integral(gray)

• srcは入力画像(グレースケール)
• kernelはフィルタのカーネルサイズ（3なら8近傍）
• dstは積分画像（入力画像より幅・高さが1px大きい）

メディアンフィルタの高速化

積分画像を用いると、例えば2重forループでメディアンフィルタの処理を書いた場合に高速化できます。メディアンフィルタの原理は以下ページで別途解説しています。

【Python/OpenCV】メディアンフィルタ（cv2.medianBlur）で画像のぼかし・ノイズ除去

Python+OpenCVでメディアンフィルタを「NumPy」「cv2.medianBlur」で実装し、画像をぼかし・平滑化・ノイズ除去する方法をソースコード付きで解説します。

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2019.11.10

サンプルコード①積分画像を用いない場合

サンプルプログラムのソースコードです。

■入力画像（左）と出力画像（右）

サンプルコード②積分画像を用いた場合

サンプルプログラムのソースコードです。

サンプルコード③cv2.medianBlurを用いた場合

サンプルプログラムのソースコードです。

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2024.06.30