openCVでの入力画像から平滑化した画像を引き算した画像の出力

Question

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('cat.jpg')
img = cv2.resize(img, dsize=None, fx=0.3 , fy=0.3)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
window_name = 'img'
img_list = []

kernel = np.ones((3,3),np.float32)/9
img_kernel = cv2.filter2D(img,-1,kernel).astype("uint8")
subtracted_image = cv2.subtract(img, img_kernel)

cv2.imshow(window_name, subtracted_image)
key = cv2.waitKey(0)
if key == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

バージョン情報
python 3.7.11
openCV 3.4.2
macOS Big Sur
version 11.6.1

入力画像

![
図1

出力画像

上記のpythonのコードで、入力画像から、入力画像を平滑化した画像を引き算した画像(図1参照)を表示させたいのですが、その結果がこのようなかなり真っ黒な画像になってしまいました。このコードは当たっているのでしょうか？

---------------追記---------------

Comments

[melian]

img と img_kernel の差分がほとんどない様です。例えば、差分値を20倍くらいにすると見える様になります。

cv2.imshow(window_name, subtracted_image*20)

[vzaa]

差分値を20倍にしても、この『openCVでの入力画像から平滑化した画像を引き算した画像の出力』という要件は満たしているのでしょうか？

[melian]

要件は満たしています。ただ、人間の目には、pixel の明るさの違いが小さすぎて感知できないでいます。

[fana]

要件がどうの言うなら，
厳密に言えば(?) 20倍したならばそれは「入力画像から平滑化した画像を引き算した結果を 20倍した 画像」なので「引き算した画像の出力」ではないような気も．
（どうでもいいと思うが）

求められている通りの出力　と　目視確認用の出力　は別物として分けて考えれば良いのでは．

[tiitoi]

その書籍の入力画像がグレースケール画像のに対して、差分結果が着色されていることから、差分が見やすいようになんらかのカラーマップを適用しているのではないでしょうか？
2枚目の画像は単純に入力画像-平均化画像の差分としたものではないと思います。

Answer 1

このコードは当たっているのでしょうか？

「引き算」の意味次第かと．
やりたいことの内容によっては

subtract ではなく，absdiff を使うべきかもしれません．

---

ほとんど真っ黒な結果が出ているのは，単に差分値が小さいからでしょう．
ざっくり言えば，「画素値が周囲とΔだけ異なる画素」の位置には 8Δ/9 程度の値しか出てこないので．

Comments

[vzaa]

ありがとうございます。
教科書は、追記した画像のように結構見やすく映っていたのですが、やはり使っている画像が違うからこのような差が出るのでしょうか？

[fana]

（回答を修正）分子の8が抜けてて話がおかしくなってた．

[fana]

> 追記した画像

は素の画素値ではない（見やすいように加工されてる）と思う．

ご自身のコードの処理結果が妥当かどうかを確認したいなら，
てきとーなテスト画像を用意して与えてみて，出力結果が手計算と合うかどうかをチェックすればよいでしょう．

Answer 2

floatでずっと計算して、最後にuint8に戻したほうがよいように思います。
負の値も出るので128だけずらしてみました。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('cat.jpg')
img = cv2.resize(img, dsize=None, fx=0.3 , fy=0.3)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
window_name = 'img'
kernel = np.ones((3,3),np.float32)/9
img_kernel = cv2.filter2D(img.astype(float),-1,kernel)
subtracted_image = (cv2.subtract(img.astype(float), img_kernel) + 128).astype(np.uint8)
cv2.imwrite('catdiff.png', subtracted_image)

結果

ずらす量は64のほうが良いようです。