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OpenCV – Canny 法で画像からエッジを検出する方法

OpenCV – Canny 法で画像からエッジを検出する方法
目次

概要

OpenCV で Canny 法でエッジを抽出する方法について解説します。

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Canny エッジ検出

Canny エッジ検出は以下の複数の処理を順番に行い、画像からエッジを検出する処理です。

  1. 水平方向、垂直方向のソーベルフィルタを適用し、輝度勾配及び勾配強度を計算する
  2. Non Maximum Suppression で細いエッジを抑制する
  3. 2つの閾値を使用して、ヒステリシス処理を行い、誤検出を抑制する

cv2.Canny

edges = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]])
引数
名前 型 デフォルト値
image ndarray
入力画像 (1チャンネル)
threshold1 float
ヒステリシス処理の際の1つ目の閾値
threshold2 float
ヒステリシス処理の際の2つ目の閾値
apertureSize int, {3, 5, 7} 3
ソーベルフィルタのフィルターサイズ。
L2gradient bool false
true の場合は勾配強度のノルムに L2 ノルムを使用する。false の場合は L1 ノルムを使用する。
返り値
名前 説明
edges 出力画像

サンプルコード

sample.jpg

In [1]: 
import cv2
import numpy as np
from IPython.display import Image, display
from matplotlib import pyplot as plt


def imshow(img):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。
    """
    ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img)
    display(Image(encoded))


# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.jpg")

# Canny エッジ検出を行う。
edges = cv2.Canny(img, 100, 400)
imshow(edges)
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パラメータ調整について

エッジ検出の結果が芳しくない場合は以下の4つのパラメータを調整します。 試した感じでは、apertureSize=3、L2gradient=True とするのが基本的には良さそうです。 threshold1、threshold2 の適した値は画像によって異なってくるので調整が必要です。

  • threshold1: ヒステリシス処理の際の1つ目の閾値
  • threshold2: ヒステリシス処理の際の2つ目の閾値
  • apertureSize: ソーベルフィルタのフィルターサイズ
  • L2gradient: true の場合は勾配強度のノルムに L2 ノルムを使用する。false の場合は L1 ノルムを使用する。

ipywidgets によるパラメータ調整

ipywidgets を利用してインタラクティブにパラメータを調整するためのコードを記載します。

In [2]: 
import cv2
from IPython.display import Image, display
from ipywidgets import widgets


def imshow(img):
    """画像を Notebook 上に表示する。
    """
    ret, encoded = cv2.imencode(".png", img)
    display(Image(encoded))


def canny(img, thresh, apertureSize, L2gradient):
    """2値化処理を行い、結果を表示する。
    """
    edges = cv2.Canny(
        img, thresh[0], thresh[1], apertureSize=apertureSize, L2gradient=L2gradient
    )
    imshow(edges)


# パラメータ「threshold1」「threshold2」を設定するスライダー
thresh_slider = widgets.SelectionRangeSlider(
    options=np.arange(1000), index=(100, 200), description=f"threshold"
)
thresh_slider.layout.width = "400px"

# パラメータ「apertureSize」を設定するスライダー
aperture_size_slider = slider = widgets.IntSlider(
    min=3, max=7, step=2, value=3, description="apertureSize: "
)
aperture_size_slider.layout.width = "400px"

# パラメータ「L2gradient」を設定するチェックボックス
l2_gradient_checkbox = widgets.Checkbox(value=False, description="L2gradient: ")
l2_gradient_checkbox.layout.width = "400px"

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.jpg")

# ウィジェットを表示する。
widgets.interactive(
    canny,
    img=widgets.fixed(img),
    thresh=thresh_slider,
    apertureSize=aperture_size_slider,
    L2gradient=l2_gradient_checkbox,
)

参考文献