OpenCV で GrabCut 法による前景背景分離（OpenCV，Python を使用）

1. エグゼクティブサマリー

Python と OpenCV で，GrabCut 法による前景背景分離を行う．GrabCut 法は，矩形領域の指定により前景と背景を自動的に分離するアルゴリズムである．

処理前

処理後

【サイト内の OpenCV 関連ページ】

【OpenCV の公式情報】

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

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

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

--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が反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2：インストーラーによるインストール

  1. 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。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」に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。
  4. 「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。

Python の開発環境 Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定

Python の開発環境Visual Studio Code（プログラムを編集するソフトウェア。以下、VS Code）を整える。

[Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順

1. VS Code と拡張機能のインストール

以下のコマンドにより，既存の VS Code を削除し，全ユーザー共有の設定で再インストールしたうえで，拡張機能（VS Code に機能を追加するソフトウェア）をまとめて導入する．

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして，コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

インストールコマンド


REM ============================================================
REM Microsoft Visual Studio Code
REM ============================================================
winget uninstall -e --id Microsoft.VisualStudioCode --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
rmdir /s /q C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\Code" 2>nul
rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.vscode" 2>nul
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\vscode-update" 2>nul

REM VS Code をシステム領域に新規インストール
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudioCode -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダ
mkdir C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
icacls "C:\ProgramData\vscode-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code" 2>nul
del "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk" 2>nul
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\"'; $lnk.Save()"
REM ショートカットの検証
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); Write-Host 'TargetPath:' $lnk.TargetPath; Write-Host 'Arguments:' $lnk.Arguments"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「Code で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%V\"" /f

REM --extensions-dir 付きで起動する code.cmd ラッパを作成
REM （%* を echo で書くと対話的 cmd で失われるため、PowerShell で [char]37+'*' を書き出す）
powershell -NoProfile -Command "$pct=[char]37; $q=[char]34; $c='@echo off'+[char]13+[char]10+$q+'C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd'+$q+' --extensions-dir '+$q+'C:\ProgramData\vscode-extensions'+$q+' '+$pct+'*'+[char]13+[char]10; [IO.File]::WriteAllText('C:\ProgramData\vscode-extensions\vscode.cmd',$c,[Text.Encoding]::ASCII)"

REM 拡張機能のインストール
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot-chat
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.vscode-pylance
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions
echo === セットアップ完了 ===

2. Python インタプリタの選択

同一マシンに複数の Python がインストールされている場合，VS Code で使用する Python 本体（インタプリタ：Python プログラムを解釈・実行するソフトウェア）を選択する必要がある．

  1. コマンドパレット（コマンド名で機能を呼び出す VS Code の入力欄）を開く（Ctrl+Shift+P）
  2. Python: Select Interpreter と入力する
  3. 表示される一覧から，使用する Python（例：C:\Program Files\Python312\python.exe）を選択する．

Python プログラム実行手順

[Windows での Python プログラム実行手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 実行手順（Visual Studio Codeを使用）

プログラムファイルの作成と保存

  1. 左サイドバーの「エクスプローラー」アイコン（Ctrl+Shift+E）をクリックする
  2. 「NO FOLDER OPENED」（作業対象フォルダが未選択の状態）と表示される場合は，「Open Folder」をクリックし，プログラムを保存するフォルダを選択する

    続いて「フォルダを信用するか」を確認する画面（フォルダ内のコードを実行してよいか確認する VS Code の仕組み）が表示されるので，チェックして Yes を選択する

  3. フォルダ名の右側に表示される「新しいファイル」アイコンをクリックする
  4. ファイル名（例：aitask.py．ファイル名は何でも良い）を入力し Enter を押す．拡張子は .py（Python ファイルを示す拡張子）とする
  5. 実行したいコードを選択し，Ctrl+C でコピーする．VS Code のエディタ領域に Ctrl+V で貼り付ける
  6. Ctrl+S で保存する

プログラムの実行

  1. エディタ右上の三角形「▷」アイコン（Run Python File：現在開いている Python ファイルを実行するボタン）をクリックする．または，エディタ上で右クリックし「ターミナルで Python ファイルを実行」を選択する
  2. VS Code 下部のターミナル（コマンドの入出力を表示する画面）に，実行結果（print 関数の出力等）が表示される
  3. tkinter（Python 標準の GUI ライブラリ）のファイル選択ダイアログを使うプログラムを実行した場合は，ダイアログが開くので対象画像を選択する
  4. VS Code 下部のターミナルで実行結果を確認する．OpenCV ウィンドウ（OpenCV が画像を表示するために開く専用ウィンドウ）が開いた場合はそちらも確認する．OpenCV ウィンドウは，マウスクリックでウィンドウをアクティブ（操作対象の状態）にしてからキーを押すと終了する

必要なライブラリのインストール

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。

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）

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（Visual Studio Codeやメモ帳など）に貼り付け，grabcut_fruits.py（fruits.jpg 用）および grabcut_home.py（home.jpg 用）として保存する（文字コード：UTF-8）．

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 grabcut_fruits.py

home.jpg を処理する場合は以下を実行する．

python grabcut_home.py
Python プログラムの実行

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

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 LOCALAPPDATA ディレクトリに存在する
ウインドウ表示（fruits.jpg）「bgr」（元画像），「mask」（マスク画像），「dst」（分離結果）の3つのウインドウが表示される
ウインドウ表示（home.jpg）「bgr」（元画像），「mask」（マスク画像），「dst」（分離結果）の3つのウインドウが表示される
分離結果の確認dst ウインドウに，背景が黒く前景が残った画像が表示される
結果画像の保存LOCALAPPDATA ディレクトリに fruits_grabcut.jpg または home_grabcut.jpg が生成される
ウインドウの閉じ方画面の中をクリックしてから何かのキーを押すと閉じる（右上の「x」はクリックしない）

4. 概要・使い方・実行上の注意

本プログラムは，OpenCV の cv2.grabCut 関数を使用して画像中の前景と背景を分離する．矩形領域 (1, 1, w, h) を指定し，GrabCut アルゴリズムを10回反復して前景マスクを生成する．このマスクを元画像に適用し，前景のみを抽出した画像を得る．

プログラムは fruits.jpg 用と home.jpg 用の2種類がある．それぞれ元画像（bgr），マスク画像（mask），分離結果（dst）の3つのウインドウを表示し，結果を画像ファイルとして保存する．

画像が表示されるので確認する．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．

fruits.jpg の処理結果：

home.jpg の処理結果：

ソースコードは第5章に掲載している．

5. ソースコード

fruits.jpg に対する前景背景分離

import os, numpy as np, cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
h, w = bgr.shape[:2]
mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
bgdModel, fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64), np.zeros((1, 65), np.float64)
cv2.grabCut(bgr, mask, (1, 1, w, h), bgdModel, fgdModel, 10, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
dst = bgr * mask2[:, :, np.newaxis]
cv2.imwrite(IMROOT + "fruits_grabcut.jpg", dst)
cv2.imshow("bgr", bgr)
cv2.imshow("mask", mask2 * 255)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

home.jpg に対する前景背景分離

import os, numpy as np, cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
h, w = bgr.shape[:2]
mask = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
bgdModel, fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64), np.zeros((1, 65), np.float64)
cv2.grabCut(bgr, mask, (1, 1, w, h), bgdModel, fgdModel, 10, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
dst = bgr * mask2[:, :, np.newaxis]
cv2.imwrite(IMROOT + "home_grabcut.jpg", dst)
cv2.imshow("bgr", bgr)
cv2.imshow("mask", mask2 * 255)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. まとめ

GrabCut 法による前景背景分離

GrabCut 法は，矩形領域の指定により前景と背景を自動的に分離するアルゴリズムである．OpenCV の cv2.grabCut 関数に矩形領域と反復回数を指定して前景マスクを生成する．

マスクの生成と適用

cv2.grabCut が出力するマスクには，確実な背景（0），確実な前景（1），おそらく背景（2），おそらく前景（3）の4値が含まれる．背景（値0および2）を0，前景（値1および3）を1とした二値マスクを生成し，元画像に適用して前景を抽出する．

矩形領域の指定

cv2.GC_INIT_WITH_RECT モードでは，初期の矩形領域を (x, y, width, height) の形式で指定する．本プログラムでは (1, 1, w, h) を指定し，画像全体に近い範囲を初期矩形として使用している．

マスク画像の可視化

二値マスク mask2 を255倍して表示することで，分離結果を白黒画像として確認できる．

結果画像の保存

cv2.imwrite で分離結果を画像ファイルとして保存する．fruits.jpg の結果は fruits_grabcut.jpg，home.jpg の結果は home_grabcut.jpg となる．