OpenCV で画像のノイズ除去（OpenCV，Python を使用）

1. エグゼクティブサマリー

Python と OpenCV で，画像のノイズ除去を行う

処理前

処理後

処理前

処理後

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV のインストール，画像表示を行う C++ プログラムの実行手順: 別ページ »で説明
OpenCVとPythonを活用した画像・ビデオ処理プログラム: 別ページ »にまとめ
OpenCV 4 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

【OpenCV の公式情報】

OpenCV の公式ページ: https://opencv.org
GitHub の OpenCV のページ: https://github.com/opencv/opencv/releases

本記事では，OpenCV の Non-local Means Denoising アルゴリズムを用いて，カラー画像および濃淡画像のノイズ除去を行う．カラー画像には cv2.fastNlMeansDenoisingColored，濃淡画像には cv2.fastNlMeansDenoising を使用する．サンプル画像として fruits.jpg と home.jpg を用い，処理前後の結果を比較する．

2. 前準備（必要ソフトウェアの入手）

ここでは、最低限の事前準備について説明する。機械学習や深層学習を行う場合は、NVIDIA CUDA、Visual Studio、Cursorなどを追加でインストールすると便利である。これらについては別ページ https://www.kkaneko.jp/cc/dev/aiassist.htmlで詳しく解説しているので、必要に応じて参照してください。

Python 3.12 のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

以下のいずれかの方法で Python 3.12 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法1：winget によるインストール

管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。

方法2：インストーラーによるインストール

Python 公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンから Windows 用インストーラーをダウンロードする。
ダウンロードしたインストーラーを実行する。
初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に必ずチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

AIエディタ Windsurf のインストール（Windows 上） [クリックして展開]

Pythonプログラムの編集・実行には、AIエディタの利用を推奨する。ここでは、Windsurfのインストールを説明する。Windsurf がインストール済みの場合、この手順は不要である。

winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --custom "/SP- /SUPPRESSMSGBOXES /NORESTART /CLOSEAPPLICATIONS /DIR=""C:\Program Files\Windsurf"" /MERGETASKS=!runcode,addtopath,associatewithfiles,!desktopicon"
powershell -Command "$env:Path=[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine')+';'+[System.Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','User'); windsurf --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja --force; windsurf --install-extension ms-python.python --force; windsurf --install-extension Codeium.windsurfPyright --force"

【関連する外部ページ】

Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/

opencv-python，numpy ライブラリのインストール [クリックして展開]

次のコマンドは，旧バージョンを削除し，Python 用 opencv-python のインストールを行う．最後の行はバージョン表示によるインストール確認である．

python -m pip uninstall -y opencv-python
python -m pip uninstall -y opencv-python-headless
python -m pip uninstall -y opencv-contrib-python
python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python numpy
python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"

画像ファイル fruits.jpg, home.jpg のダウンロード [クリックして展開]

https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/data で公開されている fruits.jpg, home.jpg を使用する（謝辞：画像の作者に感謝します）

Windows の場合

次のコマンドを実行する．

cd /d c:%HOMEPATH%
curl -L https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/data/fruits.jpg?raw=true -o fruits.jpg
curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/home.jpg

3. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

3.1 プログラムファイルの準備

第5章のソースコードをテキストエディタ（メモ帳，Windsurf 等）に貼り付け，それぞれ以下のファイル名で保存する（文字コード：UTF-8）．

カラー画像のノイズ除去（fruits.jpg）: denoise_color_fruits.py
カラー画像のノイズ除去（home.jpg）: denoise_color_home.py
濃淡画像のノイズ除去（fruits.jpg）: denoise_gray_fruits.py
濃淡画像のノイズ除去（home.jpg）: denoise_gray_home.py

3.2 実行コマンド

コマンドプロンプトでファイルの保存先ディレクトリに移動し，以下を実行する．

Python プログラムの実行

Windows では python （Python ランチャーは py）

Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

例として，カラー画像のノイズ除去（fruits.jpg）を実行する場合：

python denoise_color_fruits.py

3.3 動作確認チェックリスト

確認項目	期待される結果
画像ファイルの配置	fruits.jpg および home.jpg が所定のディレクトリに存在する
カラー画像のノイズ除去実行後	元画像のウィンドウ（"bgr"）とノイズ除去後のウィンドウ（"dst"）の2つが表示される
濃淡画像のノイズ除去実行後	濃淡画像のウィンドウ（"mono"）とノイズ除去後のウィンドウ（"dst"）の2つが表示される
ノイズ除去の効果	処理後の画像が処理前と比較してノイズが低減されている
ウィンドウの終了操作	画面の中をクリックしてから何かのキーを押すとウィンドウが閉じる

4. 概要・使い方・実行上の注意

4.1 ノイズ除去関数の使い分け

濃淡画像には cv2.fastNlMeansDenoising を使う．カラー画像には cv2.fastNlMeansDenoisingColored を使う．ビデオには cv2.fastNlMeansDenoisingMulti を使う．

4.2 カラー画像のノイズ除去

カラー画像のノイズ除去では cv2.fastNlMeansDenoisingColored を使用する．引数は，入力画像，出力先（None），フィルタ強度 h（30），カラー成分のフィルタ強度 hForColorComponents（10），テンプレートウィンドウサイズ（7）である．ソースコードは第5章に掲載している．

fruits.jpg に対する結果：

home.jpg に対する結果：

4.3 濃淡画像のノイズ除去

濃淡画像のノイズ除去では，まず cv2.cvtColor でカラー画像を濃淡画像に変換し，cv2.fastNlMeansDenoising を適用する．引数は，入力画像，出力先（None），フィルタ強度 h（30），テンプレートウィンドウサイズ（10），探索ウィンドウサイズ（7）である．ソースコードは第5章に掲載している．

fruits.jpg に対する結果：

home.jpg に対する結果：

4.4 実行上の注意

画像表示後，ウインドウの右上の「x」をクリックしない．画面の中をクリックしてから，何かのキーを押して閉じる．

4.5 コード中の既知の誤りについて

第5章のカラー画像ノイズ除去のソースコード（5.1 および 5.2）には cv2.cv2.fastNlMeansDenoisingColored と記述されている箇所がある．正しくは cv2.fastNlMeansDenoisingColored（cv2. は1つ）である．実行時にはこの箇所を修正する必要がある．

5. ソースコード

5.1 カラー画像のノイズ除去（fruits.jpg）

import os
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
cv2.imshow("bgr", bgr)
dst = cv2.cv2.fastNlMeansDenoisingColored(bgr, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5.2 カラー画像のノイズ除去（home.jpg）

import os
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
cv2.imshow("bgr", bgr)
dst = cv2.cv2.fastNlMeansDenoisingColored(bgr, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5.3 濃淡画像のノイズ除去（fruits.jpg）

import os
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("mono", mono)
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(mono, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5.4 濃淡画像のノイズ除去（home.jpg）

import os
import cv2
IMROOT=os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("mono", mono)
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(mono, None, 30, 10, 7)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. まとめ

6.1 Non-local Means Denoising アルゴリズム

OpenCV は Non-local Means Denoising アルゴリズムに基づくノイズ除去関数を提供している．画像の種類（濃淡画像，カラー画像，ビデオ）に応じて使用する関数が異なる．

6.2 カラー画像のノイズ除去

カラー画像には cv2.fastNlMeansDenoisingColored を使用する．フィルタ強度 h，カラー成分のフィルタ強度 hForColorComponents，テンプレートウィンドウサイズ等を指定する．

6.3 濃淡画像のノイズ除去

濃淡画像には cv2.fastNlMeansDenoising を使用する．カラー画像からの変換には cv2.cvtColor を用いる．

6.4 ビデオのノイズ除去

ビデオには cv2.fastNlMeansDenoisingMulti を使用する．

6.5 ウィンドウ操作の注意

画像表示後のウィンドウを閉じるには，画面の中をクリックしてから何かのキーを押す．右上の「x」はクリックしない．