OpenCV で OTSU の方法による2値化（OpenCV，Python を使用）

1. エグゼクティブサマリー

Python と OpenCV で，OTSU の方法により2値化を行う．結果は，白と黒の2値だけを持つ画像である．

処理前

処理後

【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 --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

--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

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/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

3.2 プログラムファイルの準備と実行コマンド

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，otsu_fruits.py（fruits.jpg 用）および otsu_home.py（home.jpg 用）として保存する（文字コード：UTF-8）．

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 otsu_fruits.py

別の画像で実行する場合：

python otsu_home.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
画像ファイルの存在	fruits.jpg および home.jpg がユーザーのホームディレクトリ（c:%HOMEPATH%）に存在する
濃淡画像の表示	「mono」というタイトルのウインドウに濃淡画像が表示される
2値化画像の表示	「dst」というタイトルのウインドウに OTSU の方法で2値化された白黒画像が表示される
OTSU 閾値の表示	コンソールに「OTSU threshold:」に続いて自動決定された閾値が表示される
ウインドウの終了	画面の中をクリックしてから何かのキーを押すとウインドウが閉じる

4. 概要・使い方・実行上の注意

4.1 処理の流れ

本プログラムは，カラー画像を濃淡画像に変換し，OTSU の方法で閾値を自動決定して2値化を行う．cv2.cvtColor でカラー画像を濃淡画像に変換した後，cv2.threshold に cv2.THRESH_OTSU フラグを指定して2値化を実行する．

4.2 ウインドウ操作の注意

画像が表示されるので確認する．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

4.3 実行結果

fruits.jpg の実行結果：

home.jpg の実行結果：

ソースコードは第5章に掲載している．

5. ソースコード

5.1 fruits.jpg を使用した2値化

import cv2, os
IMROOT = os.environ['HOMEPATH'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "fruits.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("mono", mono)
r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
print("OTSU threshold:", r)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5.2 home.jpg を使用した2値化

import cv2, os
IMROOT = os.environ['HOMEPATH'] + '/'
bgr = cv2.imread(IMROOT + "home.jpg")
mono = cv2.cvtColor(bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("mono", mono)
r, dst = cv2.threshold(mono, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
print("OTSU threshold:", r)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

6. まとめ

6.1 OTSU の方法による2値化

OTSU の方法は，画像の輝度ヒストグラムから閾値を自動決定し，白と黒の2値だけを持つ画像を生成する手法である．cv2.threshold に cv2.THRESH_OTSU フラグを指定して実行する．

6.2 カラー画像から濃淡画像への変換

2値化の前処理として，cv2.cvtColor に cv2.COLOR_BGR2GRAY を指定し，カラー画像を濃淡画像に変換する．

6.3 閾値の自動決定と確認

cv2.threshold の戻り値には OTSU の方法で自動決定された閾値が含まれる．print で表示することで，選択された閾値を確認できる．

6.4 画像ファイルの準備

OpenCV の公式サンプルデータとして公開されている fruits.jpg および home.jpg を使用する．Windows では curl コマンドでダウンロードし，ホームディレクトリに配置する．

6.5 ウインドウの操作

画像表示後，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．cv2.waitKey(0) がキー入力を待機し，cv2.destroyAllWindows() が全ウインドウを閉じる．