OpenCV　明るさの強弱に応じた輪郭検出がしたい

現在，OpenCVをPythonで動かして画像処理を行なっています．
Canny法などの手法を利用し，"画像中の輪郭部分を検出して，その部分のみを白，その他の部分は黒となるような輪郭画像を作成する"などの処理はできるようになりました．
ただ，輪郭の明るさの強弱に応じて反応値の大小を変えるといった処理ができず，調べてみてもわからない状態です．
例えば，「輪郭部分のみを白くする輪郭画像を作る場合でも，対象部分の明るさの変化の強弱が大きいほど，より輝度値の高い白になる」などの処理はOpenCVでできるものなのでしょうか．
詳しい方，ご教授のほどよろしくお願いします．

jbpb0

2021/10/14 02:03

質問の「色の変化の強弱」を「明るさの変化の強弱」と解釈して、以下書きます勘違いしてたら、スルーしてください https://pystyle.info/opencv-edge-detection/ http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_imgproc/py_gradients/py_gradients.html あたりで紹介されてる微分フィルタの結果は、明るさの変化の強弱に応じた値ですコード例はPythonですが、C++にも同じものがありますただし、輪郭部分だけの結果ではありません輪郭部分だけの結果は、上記のような微分フィルタの結果から、 > 画像中の輪郭部分を検出して，その部分のみを白で検出された輪郭の画素の部分だけ取り出したらいいと思いますなお、上記参考Webページの二つ目の方にも書いてありますが、微分して負になる数値の結果が消えてしまわないように、ご注意ください

lime00

2021/10/14 04:55

ありがとうございます．確かに「明るさの変化の強弱」と表現するのが適切でした．ご指摘ありがとうございます．

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

元の画像の輝度勾配に応じて，適当に結果画像の輝度を決定すればよいのではないでしょうか．

Sobelフィルタのようなエッジ検出フィルタの結果値から，輝度勾配の強度を見積もることができるでしょう．

例えば，良く見る 3x3 の Sobelフィルタ：

-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1

と

-1 -2 -1
 0  0  0
 1  2  1

から求まる２つの結果値｛SX,SY｝から，
輝度勾配の強度 = sqrt( SX*SX + SY*SY )
とか何とかして見積ればよいでしょう．

あとはてきとーにその値の大小に応じた結果画像を描画するだけですね．

てきとーな例を追加（コードはC++ですが）

結果画像：上から｛入力，Cannyの結果，Sobelから求めた強度に基づくてきとーな明暗描画結果｝

C++
1int main()
2{
3	cv::Mat Src = cv::imread( "Kuro.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );
4	if( Src.empty() )return 0;
5	//Sobel
6	cv::Mat SX( Src.size(), CV_16S );
7	cv::Mat SY( Src.size(), CV_16S );
8	cv::Sobel( Src, SX, CV_16S, 1, 0 );
9	cv::Sobel( Src, SY, CV_16S, 0, 1 );
10	//Canny
11	cv::Mat Mask;
12	cv::Canny( Src, Mask, 100, 50 );
13	//ShowImgは単なる表示用
14	cv::Mat ShowImg;
15	cv::vconcat( Src, Mask, ShowImg );
16
17	//Maskの内容をSobelの結果を用いて明暗がついた感じに更新
18	for( int y=0; y<Src.rows; ++y )
19	{
20		unsigned char *pMask = Mask.ptr<unsigned char>(y);
21		const short *pSX = SX.ptr<short>(y);
22		const short *pSY = SY.ptr<short>(y);
23		for( int x=0; x<Src.cols; ++x, ++pMask, ++pSX, ++pSY )
24		{
25			if( !*pMask )continue;
26			auto Mag = sqrt( (*pSX * *pSX) + (*pSY * *pSY) );
27			*pMask = (unsigned char)(   std::min(Mag, 255.0)   );
28		}
29	}
30
31	//結果表示
32	cv::vconcat( ShowImg, Mask, ShowImg );
33	cv::imshow( "Result", ShowImg );
34	if( cv::waitKey() == 's' ){	cv::imwrite( "Result.png", ShowImg );	}
35	return 0;
36}