[Python] opencvで画像の差分を作成する方法

OpenCVを使用して画像の差分を作成するには、まず2つの画像を読み込み、次にそれらのピクセルごとの差分を計算します。

OpenCVのcv2.absdiff()関数を使うと、2つの画像の絶対差分を取得できます。

これにより、各ピクセルの値の差が計算され、差分画像が生成されます。

画像はcv2.imread()で読み込み、結果の差分画像はcv2.imshow()やcv2.imwrite()で表示・保存できます。

OpenCVで画像の差分を作成する基本的な手順

OpenCVとは

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)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す。

C++で書かれていますが、PythonやJavaなどの言語でも利用可能です。

画像の読み込み、加工、解析、機械学習など、幅広い機能を提供しています。

画像の差分とは

画像の差分とは、2つの画像を比較して、どの部分が異なるかを示す画像を生成することです。

主に動体検知や画像の変化検出に利用されます。

差分画像は、元の画像の情報を保持しつつ、変化した部分を強調することができます。

必要なライブラリのインストール

OpenCVを使用するためには、まず必要なライブラリをインストールする必要があります。

以下のコマンドを使用して、OpenCVをインストールします。

pip install opencv-python

画像の読み込み方法

OpenCVを使用して画像を読み込むには、cv2.imread()関数を使用します。

以下は、画像を読み込むサンプルコードです。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')

画像の差分を計算する方法

画像の差分を計算するには、cv2.absdiff()関数を使用します。

この関数は、2つの画像の絶対差を計算し、差分画像を生成します。

以下は、差分を計算するサンプルコードです。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 差分を計算する
difference = cv2.absdiff(image1, image2)

差分画像の表示と保存

差分画像を表示するには、cv2.imshow()関数を使用します。

また、差分画像を保存するには、cv2.imwrite()関数を使用します。

以下は、差分画像を表示し、保存するサンプルコードです。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 差分を計算する
difference = cv2.absdiff(image1, image2)
# 差分画像を表示する
cv2.imshow('Difference', difference)
cv2.waitKey(0)
# 差分画像を保存する
cv2.imwrite('difference.jpg', difference)

出力結果は、差分画像が表示され、difference.jpgというファイル名で保存されます。

画像の差分を作成する具体的なコード例

2つの画像を読み込む

画像の差分を計算するためには、まず2つの画像を読み込む必要があります。

以下のサンプルコードでは、cv2.imread()を使用して画像を読み込んでいます。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')  # 最初の画像
image2 = cv2.imread('image2.jpg')  # 比較する画像

cv2.absdiff()を使った差分の計算

2つの画像を読み込んだら、cv2.absdiff()関数を使用して差分を計算します。

この関数は、2つの画像の絶対差を計算し、差分画像を生成します。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 差分を計算する
difference = cv2.absdiff(image1, image2)

差分画像の表示方法

計算した差分画像は、cv2.imshow()関数を使用して表示できます。

表示されたウィンドウは、任意のキーを押すことで閉じることができます。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 差分を計算する
difference = cv2.absdiff(image1, image2)
# 差分画像を表示する
cv2.imshow('Difference', difference)
cv2.waitKey(0)  # 任意のキーを押すまで待機
cv2.destroyAllWindows()  # ウィンドウを閉じる

差分画像の保存方法

差分画像を保存するには、cv2.imwrite()関数を使用します。

この関数を使って、差分画像を指定したファイル名で保存できます。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# 差分を計算する
difference = cv2.absdiff(image1, image2)
# 差分画像を保存する
cv2.imwrite('difference.jpg', difference)

このコードを実行すると、difference.jpgというファイル名で差分画像が保存されます。

差分画像の前処理

グレースケール変換の必要性

画像の差分を計算する前に、グレースケール変換を行うことが推奨されます。

カラー画像は多くの情報を持っていますが、差分を計算する際には、色の情報が不要な場合が多いです。

グレースケールに変換することで、計算量を減らし、処理速度を向上させることができます。

import cv2
# 画像を読み込む
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
# グレースケールに変換
gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

画像のリサイズ

異なるサイズの画像を比較する場合、リサイズが必要です。

リサイズを行うことで、画像のサイズを統一し、正確な差分を計算することができます。

以下のコードでは、cv2.resize()を使用して画像をリサイズしています。

# 画像のリサイズ
resized_image1 = cv2.resize(gray_image1, (640, 480))
resized_image2 = cv2.resize(gray_image2, (640, 480))

ノイズ除去のためのフィルタリング

画像にはノイズが含まれていることが多く、これが差分計算に影響を与えることがあります。

ノイズを除去するために、ガウシアンフィルタなどのフィルタリング手法を使用します。

以下のコードでは、cv2.GaussianBlur()を使用してノイズを除去しています。

# ガウシアンフィルタを適用してノイズを除去
blurred_image1 = cv2.GaussianBlur(resized_image1, (5, 5), 0)
blurred_image2 = cv2.GaussianBlur(resized_image2, (5, 5), 0)

画像の正規化

画像の明るさやコントラストが異なる場合、正規化を行うことで、差分計算の精度を向上させることができます。

正規化は、画像のピクセル値を特定の範囲にスケーリングするプロセスです。

以下のコードでは、cv2.normalize()を使用して画像を正規化しています。

# 画像の正規化
normalized_image1 = cv2.normalize(blurred_image1, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
normalized_image2 = cv2.normalize(blurred_image2, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

これらの前処理を行うことで、より正確な差分画像を生成することが可能になります。

差分画像の応用例

動体検知への応用

差分画像は、動体検知において非常に有効です。

連続したフレーム間の差分を計算することで、動いている物体を特定できます。

例えば、監視カメラの映像をフレームごとに処理し、差分画像を生成することで、動いている人物や物体を検出することができます。

動体検知の結果は、アラートを発するシステムや自動追尾システムに利用されます。

画像の変化検出

画像の変化検出は、特定の領域での変化を把握するために使用されます。

例えば、風景の写真を定期的に撮影し、差分画像を生成することで、植物の成長や建物の変化を追跡することができます。

この技術は、環境モニタリングや農業分野での利用が期待されています。

監視カメラシステムでの利用

監視カメラシステムでは、差分画像を利用して不審者の検出や侵入者の追跡を行います。

カメラが捉えた映像をリアルタイムで処理し、差分を計算することで、異常な動きや変化を即座に検出できます。

これにより、セキュリティの向上や迅速な対応が可能になります。

画像の類似度計算

差分画像は、画像の類似度を計算するためにも利用されます。

2つの画像の差分を計算し、その結果をもとに類似度を評価することができます。

例えば、画像検索エンジンや顔認識システムでは、差分を用いて画像の一致度を判断し、類似した画像を特定することができます。

これにより、効率的な画像検索や認識が実現します。

まとめ

この記事では、OpenCVを使用して画像の差分を作成する方法について詳しく解説しました。

具体的には、画像の読み込みから差分の計算、表示、保存、さらには前処理や応用例についても触れました。

これらの知識を活用することで、さまざまな画像処理のプロジェクトに応用できるでしょう。

ぜひ、実際にコードを試してみて、画像の差分を利用した新しいアイデアを探求してみてください。