Pythonの画像処理を使って、しわを検出・色塗り画像を生成するアルゴリズムを考えてほしい

Question

実現したいこと

Pythonの画像処理ライブラリOpenCVを使って、シワを検出・色塗りした画像を生成するコードを作成したいと考えています。
ジャストアイデアでも良いですし、この技術使える・このアルゴリズムは参考になるかも程度でも嬉しいです。とにかくシワのみを検出するアルゴリズムを考えたいです。
画像は以下のようなイメージのものです。

発生している問題・分からないこと

シワを検出する良いアルゴリズムが思いつかない。

以下のコードで作ったもの
大きいシワを対象に取ってみた。

該当のソースコード

import numpy as np
import cv2

# 画像読み込み
img = cv2.imread('何か.png',0)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
cl1 = clahe.apply(img)

# マスク画像作成
height = img.shape[0]
width  = img.shape[1]
center_w = height//2
center_h = width//2
R = 2

mask = np.ones([height, width])

for i in range(0, height):
    for j in range(0, width):
           if (i-center_w)*(i-center_w) + (j-center_h)*(j-center_h) < R*R:
                     mask[i][j] = 0

# フーリエ変換
f = np.fft.fft2(cl1)
fshift = np.fft.fftshift(f)*mask
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))

f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)

img_real = np.real(img_back)
img_real = 255 * (img_real - img_real.min()) / (img_real.max() - img_real.min())
img_uint8 = img_real.astype(np.uint8)

_, thresh_img = cv2.threshold(img_uint8, 110, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 以下、ノイズ除去として一定の面積以下を削除など入れようと考えている。

試したこと・調べたこと

• teratailやGoogle等で検索した
• ソースコードを自分なりに変更した
• 知人に聞いた
• その他

上記の詳細・結果

現状考えている内容は、
・適用的ヒストグラム平坦化：シワを強調させるため
・フーリエ変換、ハイパスフィルタ：シワのエッジ抽出のため
・ノイズ除去

のような流れでうまくいかないか模索中。

補足

参考サイト
・https://qiita.com/syukan3/items/bb44905bafd85b67789d
・https://vigne-cla.com/25-2/　（画像はこちらを拝借）
・https://qiita.com/tanaka_benkyo/items/bfa35e7f08faa7b7a985
・https://qiita.com/fugunoko/items/41c33ca163c7bb52d283

Comments

[meg_]

> とにかくシワのみを検出するアルゴリズムを考えたいです。
「シワ」とは布の皺のことですか？

> 以下、即席で作ったコードなので動かないかも。
動作確認結果はいかがでしょうか？

[kkjiji]

＞「シワ」とは布の皺のことですか？
そのとおりです。実際は違うものですが、便宜上似ているものを添付しています。

＞動作確認結果はいかがでしょうか？
取れはしますが、シワが小さい方の画像はもっと精度よくしたいなと行った感じでしょうか。
個人的には他にも方法がないか検討している状態です。

[meg_]

> 実際は違うものですが、便宜上似ているものを添付しています。
そうなんですか？回答者は提示された画像で動作確認すると思いますが。「実際は違うもの」は掲載できない事情でもあるんでしょうか。

> 取れはしますが、シワが小さい方の画像はもっと精度よくしたいなと行った感じでしょうか。
追加の情報は本文に追記しましょう。実行結果を載せると他の回答者の参考になるかと思います。

[kkjiji]

＞そうなんですか？回答者は提示された画像で動作確認すると思いますが。「実際は違うもの」は掲載できない事情でもあるんでしょうか。
→掲載できないため、別のものを添付しました。提示した画像で動作確認してもらって問題ないです。
今回の質問の目的はあくまでもシワを取るためのアイデアがほしいと思っています。
検証は自分が行うので、シワを取るための技術的なところやアルゴリズムや論文などでも私が知らない知見が得られたら嬉しいというのが本趣旨になります。

＞追加の情報は本文に追記しましょう。実行結果を載せると他の回答者の参考になるかと思います。
後ほど載せておきます。

[fana]

質問内容が　ぼんやりしすぎている　と思えます．

「〇〇をやりたいです．どうしたらいいですか？」というレベルの話では，あなたが現在直面している課題点が我々には不明です．

「シワ」とだけ言われても，何が該当して何は該当しないのかは読み手には全くわかりません．
（あまり良い例えではないかもしれませんが，「カメラ画像から障害物を検知したいです！」みたいな話と似ています．「障害物…って何？　何をそう見なして，何をそう見なさないのか？」「実際に相手にするシーンというのは何かしら限定されるのか否か」等々といった具体的な仕様(?とでもいうか)を示さなければ，やるべきことのイメージを共有できないでしょう）

また，何やら処理結果のような絵が提示はされていますが，何を情報として示そうとしているのかが伝わりません．
これが結果として良いのか良くないのか，この中に何か問題点/課題点が見られるのか否か，etc... という話が全くないため，現状では限りなく情報量がゼロです．

[fana]

勝手に想像するに，本件の場合，
【「シワ」】　と　【「シワ」が全く存在しない状態において存在しえる何らかのテクスチャ】　とをどう見分けるのか？
という問題なのか？　とか思えます．
仮にそうであれば，問題を論じるには「あり得るテクスチャ」についての言及が必要なのではないかと思います．
例えば，対象が「任意の布地（どんなテクスチャもあり得る）の映像」なのか「特定の布地（テクスチャに関する事前知識がある程度は存在する）の映像」なのか，によって話が変わり得るかもしれませんよね．

あなたの中にはそこら辺に関しての前提条件というのが存在するからこそ，それに基づいて「周波数帯でのフィルタ」みたいなことを考えておられるのでしょうけど，そこは他者は知らないことなので，まずそこから説明する必要があるのではないか？　っていう．

[fana]

> 技術的なところやアルゴリズムや論文など

という話であれば，とりあえず Google Scholar あたりでいろいろと検索してみてはどうでしょう？（Qiita とかじゃなくて）

あと，「シワ」とは話が相応に異なるでしょうけども「壁か何かのヒビを見つけたい」みたいな話はたまに見かけるような気もします．そういう話の中にも何かしら参考になる要素が含まれているかもしれません．