OpenCV

【C++】OpenCVで実現する画像バイナリ化の手法と実装サンプル

2025-04-26更新日: 2025-04-26

C++とOpenCVを使えば、画像をグレースケールで読み込み、cv::threshold関数で簡単に二値化できます。

適切な閾値を選ぶことで、画像を白黒のシンプルな形式に変換でき、後の画像処理がスムーズに進みます。

目次から探す

二値化の基本

二値化処理の定義

二値化は、画像の各画素を2つの値(通常は0と最大値)のどちらかに変換する処理です。

画像の情報を簡略化することで、物体検出や輪郭抽出などの後続処理が容易になるメリットがあります。

計算量が軽減され、画像解析の処理速度向上にもつながります。

固定閾値と自動閾値の種類

画像の二値化には、固定された閾値を用いる方法と自動的に最適な閾値を決定する方法があります。

各方式には特徴があり、用途に応じた使い分けが求められます。

固定閾値方式の特徴

固定の数値を閾値として設定するため、実装がシンプルでわかりやすい
画像全体に同じ基準を適用するので、照明条件が均一な画像に向いている
動的な環境では、閾値の調整が必要になることがある

自動閾値選定方式の特徴

画像のヒストグラムや統計情報を活用して最適な閾値を判断する
照明条件や画像の分布に柔軟に対応できるため、環境変化に強い
処理の計算量が増加するため、リアルタイム処理では注意が必要な場合がある

OpenCVでの画像バイナリ化の仕組み

グレースケール画像の変換

OpenCVでは、カラー画像からグレースケール画像への変換が簡単にできるようになっています。

グレースケール変換を実施することで、処理対象となるデータが1チャンネルになり、二値化の計算処理が効率化されます。

変換にはcv::cvtColor関数や読み込み時にグレースケールオプションを利用する方法があります。

cv::threshold関数の仕組み

OpenCVのcv::threshold関数は、画像の各画素と指定した閾値を比較し、白と黒のどちらかの値に変換する機能があります。

設定するパラメータによって、さまざまな二値化の動作を制御できます。

閾値引数と最大値引数の意味

閾値引数: 各画素と比較する数値となり、これより大きいか小さいかで処理が分岐します
最大値引数: 閾値を超えた場合に画素に設定される値を指定します

ほとんどの場合、255が用いられます。

また、2つの引数の関係は数式 $f (x) = {\begin{cases} maxValue & (x > threshold) \\ 0 & (x \leq threshold) \end{cases}$ のように表現できるため、画像における明暗の分離が明確になります。

各閾値タイプの処理動作

cv::threshold関数では、いくつかの閾値タイプが指定できます。

THRESH_BINARY: 指定した閾値より大きい画素に最大値を、それ以外を0に設定します
THRESH_BINARY_INV: THRESH_BINARYの逆動作を行い、閾値より小さい画素に最大値を設定します
THRESH_TRUNC: 閾値以上の画素値を閾値に切り詰め、閾値未満はそのまま出力します
THRESH_TOZEROとTHRESH_TOZERO_INV: 一定値以下または以上の画素を0にする方式です

THRESH_BINARY と THRESH_BINARY_INV の比較

THRESH_BINARYでは、画素値が指定した閾値を超える場合に最大値が与えられ、背景が黒となります
THRESH_BINARY_INVの場合、画素値が閾値以下のときに最大値が与えられ、画像全体の色調の印象が反転します

この違いは、画像内の輝度分布によって使い分けることで、重要な情報を際立たせたり、背景を強調したりする際に役立ちます。

C++実装における具体的なポイント

画像読み込みとエラーチェックの方法

画像の読み込みは、まずは正しいファイルパスの指定とグレースケール変換を行います。

また、読み込みに失敗した場合には、適切なエラーチェックを実施することで、不具合発生時の早期発見が可能となります。

cv::imreadの利用と注意点

cv::imread関数を利用するときは、以下の注意点に気を付ける必要があります。

ファイルパスが正しいかどうか確認する
グレースケールで読み込む場合は、第2引数に0を設定する
読み込んだ画像が空でないか、必ずエラーチェックを実装する

以下にサンプルコードを示します。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // グレースケール画像の読み込み
    cv::Mat grayImage = cv::imread("input.jpg", 0);
    if (grayImage.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // ユーザーから閾値を入力する処理
    int thresholdValue;
    std::cout << "閾値を入力してください: ";
    std::cin >> thresholdValue;
    // 二値化処理を実行する変数
    cv::Mat binaryImage;
    // 二値化処理の実行
    cv::threshold(grayImage, binaryImage, thresholdValue, 255, cv::THRESH_BINARY);
    // 結果の画像を保存し、ウィンドウに表示する
    cv::imwrite("binary.jpg", binaryImage);
    cv::imshow("Binary Image", binaryImage);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

閾値を入力してください: 128
(画像ウィンドウが表示され、binary.jpgとして保存されます)

このサンプルコードは、画像読み込み、ユーザー入力による閾値設定、二値化処理、そしてその結果の保存および表示の流れを実装しています。

各行に適切なコメントを記述しているため、理解しやすい構造となっています。

二値化適用の処理フロー

画像の二値化を実現する際には、以下の流れに沿って実装を進めます。

画像の読み込み
グレースケール画像への変換
ユーザーまたは処理ロジックによる閾値の決定
cv::threshold関数を用いて二値化処理を実行
結果の保存および表示

この流れに沿ってプログラムを書くと、処理ミスが少なくなり、エラー発生のリスクも軽減できます。

ユーザー指定による閾値設定

ユーザーからの入力を利用する場合、コンソールなどを通じて閾値を取得します。

実際の利用環境に合わせて、入力値の妥当性チェックを実施すると、想定外の入力によるエラーを防ぐことができます。

内部データ型の管理と最適化

画像データはcv::Mat型として管理されますが、各処理に対して適切なメモリ管理を行うことが大切です。

不要なコピーを削減するために、ポインタや参照を活用する方法も検討すると、処理速度の向上に寄与します。

パフォーマンス最適化とトラブルシューティング

処理速度向上のためのパラメータ調整

二値化処理のパフォーマンス向上には、計算コストの削減と適切なアルゴリズムの選択が重要です。

高速な処理が求められるときは、画像サイズの縮小やROI(関心領域)の抽出などの前処理手法を組み合わせると効果的です。

計算コストと最適化の工夫

画像サイズを必要に応じて調整する
不要な処理を省くため、処理前に画像の前処理を実施する
OpenCVのマルチスレッド機能やハードウェアアクセラレーションを活用する

これらの工夫により、リアルタイム性が求められる環境でもスムーズな動作が期待できます。

よくあるエラーと対策

プログラムを実装している際には、さまざまなエラーが発生する可能性があります。

これらのエラーへの対応策を事前に把握しておくと、トラブルシューティングが容易になります。

入力画像の不具合への対応

画像ファイルのパスが誤っていないか確認する
画像フォーマットがサポート対象かどうかチェックする
画像が正しく読み込まれているかを初めに検証することで、後続処理での予期しない動作を防ぐ

バージョン互換性の注意点

OpenCVのバージョンによっては、関数の仕様や動作が異なる場合があるため、使用するバージョンに合わせた実装を心がける
定期的に公式ドキュメントや更新情報を確認し、最新の情報を取得する

これらの対策を講じることで、予期せぬエラー発生を未然に防ぐことができます。

閾値選定アルゴリズムの応用事例

ヒストグラム解析による閾値決定方法

画像のヒストグラム分布を解析することで、閾値の候補を自動的に抽出する手法があります。

各画素の頻度をグラフ化し、ピークと谷を見つけることで最適な閾値を選択する方法です。

これにより、照明のばらつきに対応した柔軟な二値化が可能となります。

Otsu法の利用と効果

Otsu法は、画像全体の分散を最小化する閾値を決定する手法で、広く利用されています。

照明条件や画像の内容に依存せず、比較的安定した結果が得られるため、汎用性が高いアルゴリズムです。

Otsu法と固定閾値方式の違い

固定閾値方式は、ユーザーが指定した値をまんべんなく適用する
Otsu法は、画像ごとの統計情報に基づいて自動的に最適な閾値を決定するため、環境変化に柔軟に対処できる

そのため、画像の明暗が一様でない場合には、Otsu法を用いることでより精度の高い二値化が実現可能です。

マルチスレッショルド処理の可能性

一部の応用では、1つの閾値ではなく、複数の閾値を設定して画像を複数の段階に分類する方法が検討されます。

こうしたマルチスレッショルド処理は、細かな明暗の違いを際立たせる必要がある場合に有用なアプローチとなります。

画像内で複数の物体や領域が存在する場合、情報の抽出精度が向上するメリットがあります。

他の画像処理手法との比較

Adaptive Thresholdとの違い

Adaptive Thresholdは、画像を小領域に分割し、それぞれで異なる閾値を設定する方式です。

これにより照明のムラや局所的な明るさの違いに対応できる点が魅力です。

一方、固定閾値やOtsu法は、画像全体に一律の閾値を適用するため、局所的な補正が難しい場合があります。

用途に合わせて選択することで、効率の良い画像解析が可能になります。

画像前処理との連携

二値化の前に、画像前処理を組み合わせることで、より効果的な処理を実現することが可能です。

それぞれの手法が補完しあう形で、画像解析の精度向上に大きく貢献します。

ノイズ除去との組み合わせ

画像に含まれるノイズを除去するためのフィルタ処理(例：ガウシアンフィルタやメディアンフィルタ)を適用してから二値化すると、誤った閾値判断を防ぐことができるため、より正確な処理結果が得られます。

輪郭抽出との連動性

二値化処理の直後に輪郭抽出の処理を行うことで、対象物の形状抽出や物体認識の精度が向上します。

二値化処理で背景と対象の差が明確になるため、輪郭検出アルゴリズムがより効果的に動作します。

まとめ

今回の記事では、画像の二値化処理について、基本的な定義からOpenCVを用いた実装まで広範囲に説明しました。

固定閾値方式と自動閾値方式の違いや、それぞれのメリット・デメリットについて詳しく述べた上で、計算コストの最適化やエラー対策にも触れました。

各種アルゴリズムの応用例や他の画像処理手法との比較を通して、実際の開発環境での実装がスムーズに進むよう工夫を盛り込みました。

この記事が、C++とOpenCVを用いた画像バイナリ化処理の理解と実践にお役立ていただければ幸いです。