OpenCV のサンプルプログラム（画像）

【概要】

OpenCV 5 を用いて、静止画像を扱うC++サンプルプログラムをまとめる。GrabCutによるセグメンテーション、ヒストグラム表示、エッジ抽出、コンター抽出、モルフォロジー演算、ハフ変換、楕円フィッティング、MSER、人物検出、特徴点マッチングを扱う。

【目次】

静止画像を扱うもの

【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

【サイト内の関連情報】

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 5 の C/C++ プログラム: 別ページ »にまとめている．

静止画像を扱うもの

GrabCut によるセグメンテーション

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

Rect rect;
Mat image, mask, bgdModel, fgdModel, result;
bool rectSet = false;

static void onMouse( int event, int x, int y, int flags, void* )
{
  if( event == EVENT_LBUTTONDOWN )
  {
    rect = Rect( x, y, 1, 1 );
    rectSet = true;
  }
  else if( event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON) && rectSet )
  {
    rect = Rect( Point(rect.x, rect.y), Point(x, y) );
  }
}

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  image = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_COLOR );
  if( image.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  const string winName = "GrabCut";
  namedWindow( winName, WINDOW_AUTOSIZE );
  setMouseCallback( winName, onMouse );
  imshow( winName, image );

  for(;;)
  {
    char c = (char)waitKey(30);
    if( c == 27 ) // ESCキーで終了する
      break;
    if( c == 'r' ) // 選択範囲を描き直す
    {
      rectSet = false;
      imshow( winName, image );
    }
    if( c == 'n' && rectSet ) // 選んだ範囲でセグメンテーションを行う
    {
      mask = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
      grabCut( image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, GC_INIT_WITH_RECT );
      Mat binMask = (mask == GC_FGD) | (mask == GC_PR_FGD);
      result = Mat::zeros(image.size(), image.type());
      image.copyTo(result, binMask);
      imshow( winName, result );
    }
  }
  return 0;
}

マウスの左ボタンを使って範囲を決める．やり直したいときは r キーを押す．選んだ範囲でのセグメンテーションを行いたいときは，n キーを押す．

ヒストグラムとスライドバー

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src;
int bins = 256;

static void drawHist(int, void*)
{
  int histSize = max(bins, 2);
  float range[] = { 0, 256 };
  const float* histRange = { range };
  Mat hist;
  calcHist( &src, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange );

  int hist_w = 512, hist_h = 400;
  Mat histImage( hist_h, hist_w, CV_8UC1, Scalar(0) );
  normalize(hist, hist, 0, histImage.rows, NORM_MINMAX);

  int bin_w = cvRound( (double) hist_w / histSize );
  for( int i = 1; i < histSize; i++ )
  {
    line( histImage,
      Point( bin_w*(i-1), hist_h - cvRound(hist.at(i-1)) ),
      Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(hist.at(i)) ),
      Scalar(255), 2, LINE_8, 0 );
  }
  imshow("histogram", histImage);
}

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  namedWindow("histogram", WINDOW_AUTOSIZE);
  createTrackbar("bins", "histogram", &bins, 256, drawHist);
  drawHist(0, 0);
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

エッジ抽出

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  Mat edges;
  Canny( src, edges, 50, 200, 3 ); // Canny法によるエッジ検出

  namedWindow( "edge", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "edge", edges );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

コンター (contour)

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  Mat bin;
  threshold( src, bin, 128, 255, THRESH_BINARY );

  vector> contours;
  findContours( bin, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE ); // 輪郭を抽出する

  Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
  drawContours( dst, contours, -1, Scalar(0,255,0), 2 ); // 輪郭を描画する

  namedWindow( "contours", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "contours", dst );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

モルフォロジー演算

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  Mat element = getStructuringElement( MORPH_RECT, Size(5,5) );
  Mat opened, closed;
  morphologyEx( src, opened, MORPH_OPEN, element );  // オープニング
  morphologyEx( src, closed, MORPH_CLOSE, element ); // クロージング

  namedWindow( "opening", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "opening", opened );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する

  namedWindow( "closing", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "closing", closed );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

ハフ変換による直線の抽出

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  Mat edges;
  Canny( src, edges, 50, 200, 3 );

  vector lines;
  HoughLines( edges, lines, 1, CV_PI/180, 150 ); // ハフ変換による直線検出

  Mat dst;
  cvtColor( edges, dst, COLOR_GRAY2BGR );
  for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ )
  {
    float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
    Point pt1, pt2;
    double a = cos(theta), b = sin(theta);
    double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
    pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
    pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
    pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
    pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
    line( dst, pt1, pt2, Scalar(0,0,255), 2, LINE_AA );
  }

  namedWindow( "houghlines", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "houghlines", dst );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

楕円とのフィッティング

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  Mat bin;
  threshold( src, bin, 128, 255, THRESH_BINARY );

  vector> contours;
  findContours( bin, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_NONE );

  Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
  for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ )
  {
    if( contours[i].size() < 5 ) // fitEllipse には5点以上必要
      continue;
    RotatedRect box = fitEllipse( contours[i] ); // 楕円をあてはめる
    ellipse( dst, box, Scalar(0,255,255), 1, LINE_AA );
  }

  namedWindow( "fitellipse", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "fitellipse", dst );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

MSER

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/features.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  Ptr mser = MSER::create();
  vector> regions;
  vector boxes;
  mser->detectRegions( src, regions, boxes ); // MSER領域を検出する

  Mat dst;
  cvtColor( src, dst, COLOR_GRAY2BGR );
  for( size_t i = 0; i < regions.size(); i++ )
  {
    vector hull;
    convexHull( regions[i], hull );
    polylines( dst, hull, true, Scalar(0,255,0), 1, LINE_AA );
  }

  namedWindow( "mser", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "mser", dst );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

peopledetect（人物検出）

HOGDescriptorを用いた人物検出。OpenCV 5 では objdetect モジュールの一部がcontribへ移動しているため、HOGDescriptorを使うにはopencv_contribを含めてビルドする必要がある。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  string filename = argc > 1 ? argv[1] : "fruits.jpg";
  Mat src = imread( samples::findFile(filename), IMREAD_COLOR );
  if( src.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった: " << filename << endl;
    return 1;
  }

  HOGDescriptor hog;
  hog.setSVMDetector( HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector() );

  vector found;
  hog.detectMultiScale( src, found ); // 人物領域を検出する

  for( size_t i = 0; i < found.size(); i++ )
    rectangle( src, found[i], Scalar(0,255,0), 2 );

  namedWindow( "peopledetect", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "peopledetect", src );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

find_obj（特徴点マッチング）

ORB特徴量を用いて、2枚の画像間で対応する特徴点を求める。

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/features.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
  Mat img1 = imread( samples::findFile("box.png"), IMREAD_GRAYSCALE );
  Mat img2 = imread( samples::findFile("box_in_scene.png"), IMREAD_GRAYSCALE );
  if( img1.empty() || img2.empty() )
  {
    cout << "画像を読み込めなかった" << endl;
    return 1;
  }

  Ptr orb = ORB::create();
  vector kp1, kp2;
  Mat desc1, desc2;
  orb->detectAndCompute( img1, noArray(), kp1, desc1 ); // 特徴点と記述子を計算する
  orb->detectAndCompute( img2, noArray(), kp2, desc2 );

  BFMatcher matcher( NORM_HAMMING );
  vector matches;
  matcher.match( desc1, desc2, matches ); // 対応点を求める

  Mat dst;
  drawMatches( img1, kp1, img2, kp2, matches, dst );

  namedWindow( "find_obj", WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "find_obj", dst );
  waitKey(0); // ESCキーを含む任意のキーで終了する
  return 0;
}

◆ Linux でのビルド手順例（各プログラムをそれぞれ hoge.cpp として保存した場合）

g++ -o a.out hoge.cpp -std=c++17 `pkg-config --cflags --libs opencv5`