OpenCV でヒストグラム平坦化（OpenCV，Python を使用）

1. エグゼクティブサマリー

ヒストグラム平坦化は，モノクロ画像のコントラストを改善し，表示を鮮明にする手法である．

処理前

処理後

本記事では，OpenCV の cv2.equalizeHist によるヒストグラム平坦化，matplotlib によるヒストグラムの可視化，および CLAHE（適応的ヒストグラム平坦化）を Python で実行する手順を扱う．

【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

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 --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\""
powershell -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $m=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if($m -notlike \"*$s*\") { [Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', \"$p;$s;$m\", 'Machine') }"

--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/

必要なライブラリのインストール [クリックして展開]

pip install -U opencv-python numpy matplotlib

3. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

3.1 画像ファイルの準備

https://github.com/opencv/opencv/tree/5.x/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 %LOCALAPPDATA%
curl -L https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/5.x/samples/data/fruits.jpg -o fruits.jpg
curl -L https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/5.x/samples/data/home.jpg -o home.jpg

3.2 プログラムの実行方法

本記事のプログラムは Python の対話モードで実行する．コマンドプロンプトで以下を実行し，対話モードを起動する．

python

第5章に掲載する各コードブロックを，対話モードに貼り付けて実行する．

3.3 動作確認チェックリスト

確認項目	期待される結果
画像ファイルの存在確認	`%LOCALAPPDATA%` フォルダに fruits.jpg と home.jpg が保存されている
fruits.jpg のヒストグラム平坦化	「mono」ウィンドウ（平坦化前）と「equ」ウィンドウ（平坦化後）が表示される
home.jpg のヒストグラム平坦化	「mono」ウィンドウ（平坦化前）と「equ」ウィンドウ（平坦化後）が表示される
ウィンドウの終了操作	画面の中をクリックしてからキーを押すとウィンドウが閉じる
ヒストグラムの可視化	平坦化前後のヒストグラムが並べて表示される
CLAHE の実行	「mono」ウィンドウと「CLAHE」ウィンドウが表示される

4. 概要・使い方・実行上の注意

ヒストグラム平坦化

OpenCV では cv2.equalizeHist 関数でグレースケール画像のヒストグラム平坦化を実行できる．本記事では，fruits.jpg と home.jpg の2つの画像に対して平坦化を適用し，処理前後の画像を比較する．

ウィンドウ操作の注意

cv2.imshow で表示されたウィンドウは，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．

ヒストグラムの可視化

matplotlib を用いて，平坦化前後のヒストグラムを並べて表示する．平坦化前は輝度値が偏っているが，平坦化後は広い範囲に分散していることを確認できる．

CLAHE（適応的ヒストグラム平坦化）

CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）は，画像を小領域に分割し，各領域ごとにヒストグラム平坦化を適用する手法である．通常の平坦化と比較して，局所的なコントラストの改善に優れ，ノイズの増幅を抑制できる．

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 のヒストグラム平坦化

import cv2, os
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ = cv2.equalizeHist(mono)
cv2.imshow("mono", mono)
cv2.imshow("equ", equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

home.jpg のヒストグラム平坦化

import cv2, os
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ = cv2.equalizeHist(mono)
cv2.imshow("mono", mono)
cv2.imshow("equ", equ)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ヒストグラムの可視化

import cv2, os
import matplotlib.pyplot as plt
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
mono = cv2.cvtColor(cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg"), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ = cv2.equalizeHist(mono)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.hist(mono.ravel(), 256, [0, 256])
plt.title("Before equalization")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(equ.ravel(), 256, [0, 256])
plt.title("After equalization")
plt.tight_layout()
plt.show()

CLAHE（適応的ヒストグラム平坦化）

import cv2, os
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
mono = cv2.cvtColor(cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg"), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
result = clahe.apply(mono)
cv2.imshow("mono", mono)
cv2.imshow("CLAHE", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. まとめ

ヒストグラム平坦化

ヒストグラム平坦化は，モノクロ画像のコントラストを改善し，表示を鮮明にする手法である．OpenCV では cv2.equalizeHist 関数で実行できる．

cv2.equalizeHist の使い方

カラー画像を cv2.cvtColor でグレースケールに変換し，cv2.equalizeHist に渡すことで平坦化画像が得られる．処理前後の画像は cv2.imshow で比較できる．

ヒストグラムの可視化

matplotlib を用いて平坦化前後のヒストグラムを並べて表示することで，輝度値の分布の変化を視覚的に確認できる．

CLAHE（適応的ヒストグラム平坦化）

CLAHE は画像を小領域に分割し，各領域ごとにヒストグラム平坦化を適用する手法である．通常の平坦化と比較して，局所的なコントラスト改善に優れ，ノイズの増幅を抑制できる．

ウィンドウ操作

cv2.imshow で表示されたウィンドウは，画面の中をクリックしてからキーを押して閉じる．cv2.waitKey(0) がキー入力を待ち受け，cv2.destroyAllWindows() が全ウィンドウを閉じる．