OpenCV でオープニングによる 2値画像からの小領域除去(OpenCV,Python を使用)
1. エグゼクティブサマリー
オープニングは,2値画像から小領域を除去する処理である.本記事では,OpenCV の morphologyEx 関数を用いて 2値画像に対するオープニング処理を行い,小領域(ノイズ)を除去する方法を説明する.あわせて,クロージング処理による小さな穴の除去も扱う.Python と OpenCV を使用し,fruits.jpg および home.jpg の2つの画像で結果を確認する.
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【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。
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 --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"
--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。
【関連する外部ページ】
Windsurf の公式ページ: https://windsurf.com/
opencv-python,opencv-contrib-python,numpy のインストール [クリックして展開]
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確認用である.
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]
Windows の場合,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(メモ帳,Windsurf 等)に貼り付け,opening.py として保存する(文字コード:UTF-8).2つ目のコード(home.jpg 用)を試す場合は,opening_home.py など別のファイル名で保存する.
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 opening.py
Windows では python(Python ランチャーは py)で実行する.
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)も利用できる.
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 IMROOT で指定したディレクトリに存在する |
| dst ウインドウの表示 | 大津の二値化による2値画像が表示される |
| opening ウインドウの表示 | オープニング処理後の画像が表示され,小領域が除去されている |
| closing ウインドウの表示 | クロージング処理後の画像が表示され,小さな穴が埋められている |
| ウインドウの終了操作 | 画面の中をクリックしてから何かのキーを押すと,すべてのウインドウが閉じる |
| 別の画像での実行 | home.jpg を使用した2つ目のコードでも同様に3つのウインドウが表示される |
4. 概要・使い方・実行上の注意
処理の流れ
本プログラムは,OpenCV の morphologyEx 関数を用いて 2値画像に対するオープニング処理およびクロージング処理を行う.処理の流れは次のとおりである.cv2.imread で画像を読み込み,cv2.cvtColor でグレースケールに変換する.次に cv2.threshold で大津の二値化(cv2.THRESH_OTSU)を適用して 2値画像を得る.この2値画像に対して KERNSIZE × KERNSIZE のカーネルを用いてオープニング(cv2.MORPH_OPEN)およびクロージング(cv2.MORPH_CLOSE)を実行し,結果をウインドウに表示する.
オープニングは小領域(ノイズ)を除去し,クロージングは小さな穴を埋める処理である.
実行上の注意
画像が表示されたら内容を確認する.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
実行結果の例
fruits.jpg に対する実行結果:
home.jpg に対する実行結果:
5. ソースコード
fruits.jpg に対するオープニング・クロージング処理
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
KERNSIZE = 10
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("dst", dst)
kernel = np.ones((KERNSIZE, KERNSIZE), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow("opening", opening)
closing = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow("closing", closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
home.jpg に対するオープニング・クロージング処理
import os
import numpy as np
import cv2
IMROOT = os.environ['LOCALAPPDATA'] + '/'
KERNSIZE = 10
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("dst", dst)
kernel = np.ones((KERNSIZE, KERNSIZE), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow("opening", opening)
closing = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow("closing", closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
6. まとめ
オープニング処理
オープニングは,2値画像から小領域(ノイズ)を除去する処理である.OpenCV では cv2.morphologyEx 関数に cv2.MORPH_OPEN を指定して実行する.
クロージング処理
クロージングは,2値画像の小さな穴を埋める処理である.オープニングと対をなすモルフォロジー演算であり,cv2.morphologyEx 関数に cv2.MORPH_CLOSE を指定して実行する.
大津の二値化
cv2.threshold 関数に cv2.THRESH_OTSU を指定することで,画像の輝度分布から自動的に閾値を決定し 2値画像を生成する.オープニングやクロージングの前処理として使用する.
カーネルサイズ
モルフォロジー演算では KERNSIZE × KERNSIZE のカーネル(構造要素)を使用する.本プログラムでは KERNSIZE を 10 に設定しており,この値を変更することで除去される領域の大きさが変化する.
ウインドウ表示と操作
cv2.imshow で結果を表示し,cv2.waitKey(0) でキー入力を待つ.ウインドウを閉じる際は右上の「x」をクリックせず,画面の中をクリックしてから何かのキーを押す.