OpenCV

[C++] OpenCVで画像を保存する方法とパラメータ設定の基本ポイント

2025-04-26更新日: 2025-04-26

OpenCVを用いた画像保存は、C++で簡単に実現できる機能です。

画像はcv::imreadで読み込み、cv::imwriteを利用して指定のフォーマットで保存されます。

JPEGやPNGの場合、それぞれcv::IMWRITE_JPEG_QUALITYやcv::IMWRITE_PNG_COMPRESSIONで設定が可能で、用途に応じた調整ができます。

目次から探す

OpenCVの画像保存機能
- cv::imwrite関数の基本
- 対応画像フォーマット
画像保存パラメータのカスタマイズ
エラー処理と対処法
OpenCVバージョンによる注意点
パフォーマンスとリソース管理
応用シーンでの活用事例
まとめ

OpenCVの画像保存機能

OpenCVは画像処理に関するさまざまな機能を提供しています。

中でも画像の保存機能は、プログラムで処理した結果をファイルとして出力する際に欠かせません。

ここでは、画像保存に関わる基本的な関数や対応するフォーマット、パラメータ設定などについてわかりやすく紹介します。

cv::imwrite関数の基本

関数の役割と特徴

cv::imwrite関数は、指定されたパスに画像ファイルを作成するために利用されます。

関数の呼び出しはシンプルで、読み込んだ画像をそのまま保存できる点が特徴です。

JPEGやPNGなど、保存するフォーマットに応じたパラメータをオプションとして指定することができます。

これにより、画像の品質や圧縮率を調整できるため、用途に合わせた細かな設定が可能です。

戻り値による成功判定

cv::imwrite関数は、画像の保存に成功するとtrueを返し、失敗する場合はfalseを返します。

保存失敗の理由として、ファイルパスの誤りやディレクトリの書き込み権限不足などが考えられます。

戻り値を確認することで、プログラム内でエラー処理を行い、ユーザにわかりやすいメッセージを出すことが可能です。

下記のコード例は、画像ファイルの読み込みと保存を行い、成功・失敗の状態を出力するサンプルです。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // 入力画像を読み込む
    cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
    // 画像が正しく読み込まれたかチェックする
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 画像を出力パスに保存する
    bool isSaved = cv::imwrite("output_image.jpg", image);
    if (!isSaved) {
        std::cerr << "画像の保存に失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "画像を正常に保存しました。" << std::endl;
    return 0;
}

画像を正常に保存しました。

このサンプルでは、cv::imreadで画像を読み込み、条件分岐を用いて読み込みや保存の結果に応じたメッセージを出力しています。

ユーザは戻り値をもとにエラー処理の実装が行えます。

対応画像フォーマット

OpenCVは複数の画像形式に対応しています。

フォーマットによって利用可能なパラメータが異なるため、用途に合わせた最適な設定を選ぶことが大切です。

JPEG形式での保存

JPEG形式は、写真やリアルな風景画像の保存に多く使われます。

画像の品質を調整することで、ファイルサイズとのバランスをとることが可能です。

cv::IMWRITE_JPEG_QUALITYの設定方法

JPEG形式での画像保存時には、cv::IMWRITE_JPEG_QUALITYパラメータを設定することで品質を調整できます。

パラメータは整数値で、たとえば以下のコードでは品質を90に設定しています。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
    // 入力画像を読み込む
    cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // JPEG品質のパラメータを設定する
    std::vector<int> params;
    params.push_back(cv::IMWRITE_JPEG_QUALITY);
    params.push_back(90);  // 品質を90に設定
    // 画像を保存する
    bool isSaved = cv::imwrite("output_image.jpg", image, params);
    if (!isSaved) {
        std::cerr << "画像の保存に失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "品質設定付きで画像を保存しました。" << std::endl;
    return 0;
}

品質設定付きで画像を保存しました。

品質数値の範囲と効果

JPEGの品質パラメータは、0から100までの整数で指定します。

一般的に100に近いほど高品質な画像が保存され、逆に低い値だとファイルサイズが小さくなりますが、画質の劣化が目立つ可能性があります。

設定値は用途に合わせて適切に選ぶ必要があります。

なお、デフォルト設定は95となっているため、特に理由がない場合はこれを利用するのも良い選択です。

PNG形式での保存

PNG形式は、透過情報を扱える点や、劣化が少ない保存が可能であるため、アイコンや図表の保存に適しています。

JPEG形式との大きな違いは、保存時に圧縮レベルを設定できる点です。

cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSIONの設定方法

PNG形式で画像を保存する場合、cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSIONパラメータが適用されます。

圧縮のレベルは数値で指定し、以下のコード例は圧縮レベルを5に指定して画像を保存しています。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
    // 入力画像を読み込む
    cv::Mat image = cv::imread("input_image.png");
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // PNG圧縮レベルのパラメータを設定する
    std::vector<int> params;
    params.push_back(cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
    params.push_back(5);  // 圧縮レベルを5に設定
    // 画像を保存する
    bool isSaved = cv::imwrite("output_image.png", image, params);
    if (!isSaved) {
        std::cerr << "画像の保存に失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "圧縮レベル設定付きでPNG画像を保存しました。" << std::endl;
    return 0;
}

圧縮レベル設定付きでPNG画像を保存しました。

圧縮レベルの数値と影響

PNG形式の場合、圧縮レベルは0から9までの整数で設定できます。

数値が大きいほどファイルサイズは小さくなる一方、保存時間が長くなる可能性があります。

用途に応じて、リソース消費とファイルサイズのバランスを考慮しながら値を選択してください。

その他の画像フォーマット

OpenCVはJPEGやPNGの他にも、BMP、TIFFなどの画像フォーマットにも対応しています。

これらの形式ごとに特殊なパラメータが存在する場合もありますので、公式ドキュメントを参照しながら設定してください。

各フォーマットには利点と欠点があり、用途に合わせて形式を選ぶとよいでしょう。

BMPやTIFFの扱い

BMPは圧縮が行われないため、画像の品質がそのまま保存されますが、ファイルサイズが大きくなりがちです。

一方、TIFF形式は高品質な保存が可能で、複数ページの画像やレイヤーを扱うこともできます。

ただし、TIFFはファイルサイズや読み込み速度に注意が必要です。

これらのフォーマットは、用途ごとに適切なパラメータ設定やリソース管理が求められます。

画像保存パラメータのカスタマイズ

画像保存に関するパラメータは、保存する形式や要求に合わせて自由に組み合わせることができます。

プログラム上で柔軟にパラメータを指定することで、画像品質や圧縮率などを精密にコントロールすることができます。

パラメータ指定の基本構造

保存パラメータは、std::vector<int>にキーと値を交互に格納する形で渡します。

例えば、JPEG画像の場合は品質に関するパラメータを、PNG画像の場合は圧縮レベルを指定します。

キーはOpenCVで定義された定数を利用し、値は目的に応じた数値が設定されます。

以下のリストは、パラメータ指定で重要なポイントです。

キーと値は交互に追加する
適用するフォーマットに合わせたパラメータを使用する
設定ミスを避けるため、公式ドキュメントで最新情報を確認する

複数パラメータの組み合わせ利用

画像保存時に複数のパラメータを組み合わせることによって、さらに細かい制御が可能になります。

たとえば、PNG形式で画像を保存する際に、圧縮レベルだけでなく、フィルタリングオプションを同時に設定できる場合があります。

パラメータの組み合わせはリスト形式で渡されるため、順序や値の整合性に注意が必要です。

コード例は以下の通りです。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
    // 入力画像を読み込む
    cv::Mat image = cv::imread("input_image.png");
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 複数のPNGパラメータを設定する
    std::vector<int> params;
    // 圧縮レベルの設定
    params.push_back(cv::IMWRITE_PNG_COMPRESSION);
    params.push_back(7);
    // 追加のパラメータがあればここで設定することも可能
    // 画像を保存する
    bool isSaved = cv::imwrite("output_image.png", image, params);
    if (!isSaved) {
        std::cerr << "画像の保存に失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::cout << "複数パラメータを設定して画像を保存しました。" << std::endl;
    return 0;
}

複数パラメータを設定して画像を保存しました。

保存フォーマット別のオプション設定

各保存フォーマットごとに利用できるオプションは異なっています。

例えば、JPEGでは品質が重要なパラメータである一方、PNGでは圧縮レベルがポイントとなります。

その他のフォーマットの場合は、TIFF形式で圧縮方式を選択できる場合など、各種オプションが用意されています。

用途に合わせて各パラメータを適切に指定することで、最適な画像出力が可能となります。

エラー処理と対処法

画像の読み込みや保存は、環境やファイルの状態によって失敗することがあります。

そうした場合のエラー処理を行うことで、プログラムが予期せぬ停止を回避できる助けとなります。

画像読み込み失敗時の検出

まず、画像の読み込み時にファイルが存在しなかったり、フォーマットが不正な場合はcv::Matオブジェクトが空になることが確認できます。

そのため、必ず空の判定を行うコードを追加する必要があります。

以下はそのサンプルコードです。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // 入力画像を読み込む
    cv::Mat image = cv::imread("nonexistent_image.jpg");
    // 空の画像の場合の処理
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。ファイルパスが正しいか確認してください。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 画像読み込み成功の場合の処理を続ける
    std::cout << "画像の読み込みに成功しました。" << std::endl;
    return 0;
}

画像の読み込みに失敗しました。ファイルパスが正しいか確認してください。

画像保存失敗時のチェックポイント

画像保存時にも、ディレクトリの書き込み権限やファイル名の不正などにより保存が失敗する可能性があります。

保存の成功判定を行い、失敗時にはエラーメッセージを出すようにします。

これにより、ユーザは問題の原因を素早く特定し、対応を行うことができます。

ログ出力によるデバッグ実践

エラー発生時にログを出力することで、問題の箇所を特定しやすくなります。

標準エラー出力やログファイルへの記録を活用し、デバッグ時に詳細な情報を確認してください。

ログには、画像のパス、パラメータの内容、エラーコードなどの情報を含めると効果的です。

OpenCVバージョンによる注意点

OpenCVはバージョンごとに機能の差異があることがわかりやすい特徴です。

プロジェクトの環境に応じた設定が必要となる場合が多いので、バージョンの違いに気をつける必要があります。

バージョン間の機能差異

OpenCVのバージョンが異なると、cv::imwriteで利用できるパラメータやサポートされるフォーマットが変わる場合があります。

新しいバージョンでは機能が拡張される一方、古いバージョンでは一部機能が利用できないことがあるので、バージョン毎のリリースノートを確認することが大切です。

レガシー対応と最新機能の違い

古いコードとの互換性を保つためにレガシー対応がされる場合もありますが、最新機能を積極的に利用することで高いパフォーマンスや新たなオプション設定が可能になります。

プロジェクトの要件に応じ、どちらの機能を利用するかを判断してください。

動作環境に合わせた設定考慮

PC環境やOSによっては、ディレクトリのパスの扱いやファイルシステムの制限が異なる場合があります。

特定の環境で問題が起こる場合は、環境固有の設定や権限の確認を行うようにしてください。

パフォーマンスとリソース管理

画像保存時のパフォーマンス管理やリソース管理は、処理速度を向上させるために重要なポイントです。

特に大容量画像やバッチ処理を行う場合には、細やかな調整が求められます。

画像保存時のメモリ管理

画像保存処理は一時的にメモリ上に画像データを保持するため、メモリリークの防止に注意する必要があります。

画像を処理後に明示的にリリースするか、適切なスコープで管理することでメモリの無駄遣いを防げます。

OpenCVでは、cv::Matは自動解放される設計となっているため、基本的には過剰な管理は不要ですが、長時間にわたるバッチ処理の際には注意が必要です。

大容量ファイル保存時の工夫

大容量の画像ファイルを多く保存する場合、ディスクI/Oの制限やファイルシステムの性能に影響が出ることがあります。

保存するタイミングを分散させたり、バッファリング処理を工夫することで、システム全体の負荷を軽減できる点に留意してください。

また、事前にディスク容量のチェックを行うことも推奨されます。

マルチスレッド環境での保存処理対応

複数の画像を同時に保存する際には、マルチスレッド環境での適切な同期処理が必要になります。

スレッド間で同じファイルにアクセスしないように注意し、排他制御を行うとよいでしょう。

OpenCV自体はスレッドセーフになっていますが、アプリケーション側での設計が重要となります。

応用シーンでの活用事例

実際のプロジェクトで画像保存機能がどのように活用されるか、いくつかの具体例をご紹介します。

用途や環境に合わせて柔軟に組み込むことができるため、参考にしていただくことができます。

画像処理パイプラインでの利用例

画像処理パイプラインでは、カメラや画像処理アルゴリズムを用いて一連の処理を行います。

処理結果を中間出力として保存することで、解析やデバッグの際に効果を発揮します。

たとえば、エッジ検出を行った結果やフィルタを適用した画像を段階的に保存しておくことで、各処理の結果を比較しやすくなります。

このような場合、cv::imwriteを用いて出力フォルダに順次保存し、後から処理ごとに確認することができます。

バッチ処理による大量画像保存

監視カメラの画像保存や、医療画像の大量処理など、複数の画像を連続して保存するバッチ処理が求められる場合があります。

こうしたシナリオでは、保存処理の成功判定やエラー発生時のログ出力が非常に重要になります。

たとえば、撮影された画像に対してファイル名にタイムスタンプを埋め込むなどの工夫をすることで、重複を避けつつ管理しやすい形式にまとめるといった方法が考えられます。

動画フレームからの静止画抽出保存

動画処理の分野では、動画ファイルから特定のフレームを静止画として抽出し、保存するケースがよくあります。

動画の再生中に保存ボタンを押すようなインタラクティブなアプリや、一定間隔でフレームを保存して解析するシステムなど、さまざまな用途に対応できます。

具体的には、cv::VideoCaptureで動画を読み込み、ループ処理内で各フレームを取得し、条件に応じてcv::imwriteで画像として保存する実装になるので、柔軟なアルゴリズム設計が求められます。

まとめ

今回の内容では、画像保存機能に焦点を当て、OpenCVのcv::imwrite関数の役割や各画像フォーマットに応じたパラメータ設定、エラー処理、バージョンの違いやリソース管理、さらに実際の応用事例まで幅広く紹介しました。

プログラムの用途に合わせて最適な設定を選び、柔軟に error handling を取り入れることで、安定した画像保存処理が実現できるでしょう。

各項目のポイントを理解し、実装時にうまく取り入れていただけると、より使いやすいアプリケーション作りにつながります。