OpenCV で Canny エッジ検出(OpenCV,Python を使用)

1. エグゼクティブサマリー

本記事では,OpenCV と Python を用いた Canny エッジ検出の方法を扱う。Canny エッジ検出は,画像中の輝度が急激に変化する箇所(エッジ)を検出するアルゴリズムである。ガウシアンフィルタによるノイズ除去,勾配計算,非極大値抑制,ヒステリシス閾値処理の各段階を経てエッジを検出する。cv2.Canny 関数の第2引数 threshold1 が下限閾値,第3引数 threshold2 が上限閾値であり,この2つの閾値によるヒステリシス処理でエッジを判定する。

本記事では,OpenCV のサンプル画像 fruits.jpg に対して Canny エッジ検出を実行し,元画像とエッジ画像を並べて表示する。さらに,ガウシアンぼかしを前処理として適用した場合のエッジ検出結果も表示し,ノイズ軽減の効果を確認する。

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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

Python の OpenCV ライブラリのインストール [クリックして展開]

Python で OpenCV を使用するためのライブラリである.

管理者権限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。

python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python

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章に掲載する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,canny_edge.py として保存する(文字コード:UTF-8).

3.2 画像ファイルの準備と実行コマンド

画像ファイル fruits.jpg のダウンロードが必要である。

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 のコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行し,画像ファイルをダウンロードする.

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

画像ファイルの準備後,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 canny_edge.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
プログラム起動時「fruits」ウィンドウに元画像(fruits.jpg)が表示される
エッジ検出結果の表示「edge」ウィンドウに Canny エッジ検出の結果(黒背景上の白いエッジ線)が表示される
ガウシアンぼかし適用後のエッジ検出結果「edge (with Gaussian blur)」ウィンドウに,ガウシアンぼかし前処理を適用した Canny エッジ検出の結果が表示される
ウィンドウ数「fruits」「edge」「edge (with Gaussian blur)」の3つのウィンドウが同時に表示される
キー入力による終了任意のキーを押すと全ウィンドウが閉じ,プログラムが終了する
画像ファイルが存在しない場合fruits.jpg が指定パスに存在しないとエラーとなる。事前に画像ファイルをダウンロードしておくこと

4. 概要・使い方・実行上の注意

本プログラムでは,まず元画像をグレースケールに変換し Canny エッジ検出を適用する。さらに,ガウシアンぼかし(カーネルサイズ 5x5,標準偏差 1.4)を前処理として適用した場合のエッジ検出結果も表示する。ガウシアンぼかしによりノイズが軽減されるため,より滑らかなエッジが得られる。

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

ソースコードは第5章に掲載している。実行結果の例を以下に示す。

5. ソースコード

import cv2
import numpy as np
import os

IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
img = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edge = cv2.Canny(gray, 100, 200, apertureSize=5)
cv2.imshow('fruits', img)
cv2.imshow('edge', edge)

blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 1.4)
edge_blurred = cv2.Canny(blurred, 100, 200, apertureSize=5)
cv2.imshow('edge (with Gaussian blur)', edge_blurred)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. まとめ

Canny エッジ検出

Canny エッジ検出は,画像中の輝度が急激に変化する箇所(エッジ)を検出するアルゴリズムである。ガウシアンフィルタによるノイズ除去,勾配計算,非極大値抑制,ヒステリシス閾値処理の各段階を経て処理を行う。

閾値パラメータ

cv2.Canny 関数の第2引数 threshold1 が下限閾値,第3引数 threshold2 が上限閾値である。この2つの閾値によるヒステリシス処理でエッジを判定する。

グレースケール変換

Canny エッジ検出の前に,cv2.cvtColor で元画像をグレースケールに変換する。

ガウシアンぼかしによる前処理

ガウシアンぼかし(カーネルサイズ 5x5,標準偏差 1.4)を前処理として適用すると,ノイズが軽減され,より滑らかなエッジが得られる。

結果の表示と終了

cv2.imshow で元画像・エッジ画像・ガウシアンぼかし適用後のエッジ画像の3つのウィンドウを表示し,cv2.waitKey(0) でキー入力を待機した後,cv2.destroyAllWindows() で全ウィンドウを閉じる。