[C++] OpenCVでのHarrisコーナー検出の実装と応用

OpenCVは、画像処理やコンピュータビジョンのための強力なライブラリであり、C++での開発に広く利用されています。その中でも、Harrisコーナー検出は画像内の特徴点を見つけるための重要な手法です。

Harrisコーナー検出は、画像の勾配情報を利用してコーナーを特定します。OpenCVでは、cv::cornerHarris関数を使用して簡単に実装できます。

この手法は、物体認識や画像マッチングなど、さまざまな応用に役立ちます。特に、ロボットビジョンや自動運転車の環境認識において、重要な役割を果たします。

この記事でわかること

OpenCVとHarrisコーナー検出の基本的な概要
Harrisコーナー検出の実装手順とサンプルコード
パラメータの調整方法と最適化のポイント
Harrisコーナー検出の具体的な応用例

目次から探す

OpenCVとHarrisコーナー検出の概要

OpenCVは、コンピュータビジョンや画像処理のためのオープンソースライブラリで、C++をはじめとする多くのプログラミング言語で利用可能です。

Harrisコーナー検出は、画像内の特徴点を抽出するための手法で、特にコーナー(角)を検出するのに適しています。

この手法は、画像の変換や回転に対して頑健であり、画像マッチングやオブジェクト認識などの応用に広く利用されています。

Harrisコーナー検出は、画像の局所的な変化を捉えることで、重要な特徴点を効率的に見つけ出すことができます。

OpenCVを用いることで、C++での実装が容易になり、リアルタイムアプリケーションにも適用可能です。

Harrisコーナー検出の実装

基本的なコード構造

Harrisコーナー検出を実装する際の基本的なコード構造は、以下のようになります。

OpenCVの関数を利用して、画像を読み込み、前処理を行い、Harrisコーナー検出を実行し、結果を可視化します。

#include <opencv2/opencv.hpp> // OpenCVのヘッダーをインクルード
#include <iostream> // 標準入出力のヘッダーをインクルード
int main() {
    // 画像の読み込み
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像が見つかりません。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // グレースケール変換
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    // Harrisコーナー検出
    cv::Mat corners;
    cv::cornerHarris(gray, corners, 2, 3, 0.04);
    // 結果の可視化
    cv::Mat result;
    cv::normalize(corners, result, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, CV_32FC1);
    cv::convertScaleAbs(result, result);
    // コーナーを赤で表示
    for (int j = 0; j < result.rows; j++) {
        for (int i = 0; i < result.cols; i++) {
            if ((int)result.at<float>(j, i) > 200) {
                cv::circle(image, cv::Point(i, j), 5, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
            }
        }
    }
    // 結果の表示
    cv::imshow("Harris Corners", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

画像の読み込みと前処理

まず、cv::imread関数を使用して画像を読み込みます。

画像が正しく読み込まれたかを確認し、グレースケールに変換します。

グレースケール変換は、cv::cvtColor関数を用いて行います。

Harrisコーナー検出の実行

Harrisコーナー検出は、cv::cornerHarris関数を使用して実行します。

この関数には、入力画像、ブロックサイズ、ソーベルカーネルサイズ、Harris検出器の自由パラメータを指定します。

検出結果は、コーナー強度を示す画像として出力されます。

検出結果の可視化

検出結果を可視化するために、cv::normalize関数でコーナー強度を正規化し、cv::convertScaleAbs関数で絶対値に変換します。

強度が一定の閾値を超えるピクセルを赤い円で描画し、cv::imshow関数で結果を表示します。

これにより、画像上のコーナーが視覚的に確認できます。

パラメータの調整と最適化

パラメータの説明

Harrisコーナー検出にはいくつかの重要なパラメータがあります。

以下の表に、主なパラメータとその説明を示します。

スクロールできます

パラメータ名	説明
blockSize	コーナー検出に使用する近傍領域のサイズ。大きいほど広範囲を考慮します。
ksize	ソーベル微分を計算するためのカーネルサイズ。通常は3が使用されます。
k	Harris検出器の自由パラメータ。通常は0.04から0.06の範囲で設定します。