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。

【関連する外部ページ】

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

【サイト内の関連ページ】

OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
OpenCV と Python を活用した画像・ビデオ処理プログラム: 別ページ »

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/

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．

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（メモ帳，Windsurf 等）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

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

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。