OpenCV でステレオマッチング(OpenCV,Python を使用)
【概要】
OpenCV と Python を用いてステレオマッチングを行い,左右のステレオ画像ペアから視差マップを生成する手順を解説する。OpenCV の cv2.StereoBM_create によるブロックマッチングアルゴリズムを用い,視差マップの計算,正規化,ガウシアンブラーによる平滑化,Matplotlib による可視化までの一連の処理を Python プログラムとして実行する。使用する画像は,OpenCV 公式サンプルとして公開されている aloeL.jpg,aloeR.jpg である。
【目次】
【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】
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】
管理者権限で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
- 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。
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】
管理者権限で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.
- 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) Python: Select Interpreterと入力する
- 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
- 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
- 「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
- 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
- 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
- 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 Ctrl+Sで保存する
プログラムの実行
- 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
- 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
- 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
- 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
opencv-python,opencv-contrib-python,numpy のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
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のコマンドである。
管理者権限で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」)。
以下を実行する。
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 --no-user opencv-python opencv-contrib-python numpy
python -c "import sys, cv2; print(f'Python version: {sys.version}\nOpenCV version: {cv2.__version__}')"
1. 実行のための準備とその確認手順(Windows 前提)
1.1 プログラムファイルの準備
第3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,stereo_matching.py として保存する(文字コード:UTF-8)。
1.2 画像ファイルのダウンロード
- Windows の場合
次のコマンドを実行する。
cd /d c:%HOMEPATH% curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeL.jpg curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeR.jpg - Google Colaboratory の場合
次のコマンドを実行する。
curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeL.jpg curl -O https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/aloeR.jpg
1.3 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 stereo_matching.py
1.4 動作確認チェックリスト
| 確認項目 | 期待される結果 |
|---|---|
| 画像ファイルの読み込み | aloeL.jpg,aloeR.jpg がグレースケール画像として読み込まれる |
| 視差マップの計算 | cv2.StereoBM_create により視差マップが計算される |
| 画像の表示 | 左画像,右画像,視差マップの3分割表示がウィンドウに表示される |
| カラーバーの表示 | 視差マップにカラーバーが付与され,視差値の大小が色で確認できる |
2. 概要・使い方・実行上の注意
本プログラムは,OpenCV の cv2.StereoBM_create を用いてステレオマッチングを行い,左右のステレオ画像ペア(aloeL.jpg,aloeR.jpg)から視差マップを生成する。パラメータは numDisparities=64(視差の探索範囲:64ピクセル),blockSize=15(マッチングブロックサイズ:15×15ピクセル)である。計算された視差マップは cv2.normalize で 0〜255 に正規化し,cv2.GaussianBlur(カーネルサイズ 15×15,標準偏差 5)で平滑化する。最終的に Matplotlib で左画像,右画像,視差マップを3分割表示する。
Google Colaboratory での画像パス設定
実行結果の例
ソースコードは第3章に掲載している。
3. ソースコード
以下のソースコードを stereo_matching.py として保存し実行する。
import os
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
IMROOT = os.path.expanduser('~') + '/'
imgL = cv2.imread(IMROOT + "aloeL.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
imgR = cv2.imread(IMROOT + "aloeR.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
stereo = cv2.StereoBM_create(numDisparities=64, blockSize=15)
disparity = stereo.compute(imgL, imgR)
disp_norm = cv2.normalize(disparity, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
disp_blur = cv2.GaussianBlur(disp_norm, (15, 15), 5)
plt.figure(figsize=(14, 4))
plt.subplot(1, 3, 1), plt.imshow(imgL, cmap='gray'), plt.title('Left Image')
plt.subplot(1, 3, 2), plt.imshow(imgR, cmap='gray'), plt.title('Right Image')
plt.subplot(1, 3, 3), plt.imshow(disp_blur, cmap='jet'), plt.title('Disparity Map'), plt.colorbar()
plt.tight_layout()
plt.show()
4. まとめ
ステレオマッチングと視差マップ
ステレオマッチングは,左右2枚の画像間で対応する画素を探索し,その位置のずれ(視差)を算出する処理である。本記事では OpenCV の cv2.StereoBM_create によるブロックマッチングアルゴリズムを用いて視差マップを生成した。
StereoBM のパラメータ設定
cv2.StereoBM_create では numDisparities(視差の探索範囲)と blockSize(マッチングブロックサイズ)を指定する。本記事では numDisparities=64,blockSize=15 を使用した。
視差マップの正規化と平滑化
計算された視差マップは cv2.normalize で 0〜255 に正規化し,cv2.GaussianBlur で平滑化することで,可視化に適した画像を得る。
Matplotlib による可視化
plt.subplot で左画像,右画像,視差マップを3分割表示し,カラーマップ(jet)とカラーバーにより視差値の大小を色で確認できるようにした。
Google Colaboratory での画像パス設定
Windows では os.path.expanduser('~'),Google Colaboratory では ./ を画像ルートパスとして設定する。