【C++】OpenCVを活用した画像変換の基本操作と応用テクニック

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // 画像ファイルのパス
    std::string imageFile = "sample.jpg";
    // 画像をカラーで読み込みます
    cv::Mat img = cv::imread(imageFile, cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {  // 画像が読み込めなかった場合
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 画像が正しく読み込まれたことを知らせるメッセージ
    std::cout << "画像の読み込みに成功しました。" << std::endl;
    return 0;
}

画像の読み込みに成功しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 画像を保存する際のファイル名
    std::string outputFile = "output.jpg";
    // 画像を保存します。保存形式はファイル拡張子で決まります。
    if (cv::imwrite(outputFile, img)) {
        std::cout << "画像の保存に成功しました。" << std::endl;
    } else {
        std::cerr << "画像の保存に失敗しました。" << std::endl;
    }
    return 0;
}

画像の保存に成功しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat colorImg = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (colorImg.empty()) {
        std::cerr << "カラー画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // BGRからグレースケールへ変換
    cv::Mat grayImg;
    cv::cvtColor(colorImg, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    // 変換結果の表示メッセージ
    std::cout << "グレースケール画像への変換が完了しました。" << std::endl;
    return 0;
}

グレースケール画像への変換が完了しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // BGRからHSVへ変換
    cv::Mat hsvImg;
    cv::cvtColor(img, hsvImg, cv::COLOR_BGR2HSV);
    // HSV画像への変換完了メッセージ
    std::cout << "HSV色空間への変換が完了しました。" << std::endl;
    return 0;
}

HSV色空間への変換が完了しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 画像の中心座標を計算
    cv::Point2f center(img.cols / 2.0f, img.rows / 2.0f);
    // 45度回転し、拡大率は1.0とする回転行列の作成
    cv::Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(center, 45.0, 1.0);
    // 回転後も元のサイズに収まるように設定
    cv::Mat rotatedImg;
    cv::warpAffine(img, rotatedImg, rotMat, img.size());
    // 回転が完了したことを出力
    std::cout << "画像の回転変換が完了しました。" << std::endl;
    return 0;
}

画像の回転変換が完了しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 拡大・縮小の比率を指定し、ここでは幅と高さを50%に縮小
    double scaleX = 0.5, scaleY = 0.5;
    cv::Mat resizedImg;
    cv::resize(img, resizedImg, cv::Size(), scaleX, scaleY, cv::INTER_LINEAR);
    std::cout << "画像のリサイズが完了しました。" << std::endl;
    return 0;
}

画像のリサイズが完了しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 画像の中央部分を抽出するためのROI設定
    int x = img.cols / 4;
    int y = img.rows / 4;
    int width = img.cols / 2;
    int height = img.rows / 2;
    cv::Rect roi(x, y, width, height);
    // ROIを適用して切り出し
    cv::Mat croppedImg = img(roi);
    std::cout << "画像のトリミングが完了しました。" << std::endl;
    return 0;
}

画像のトリミングが完了しました。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 平行移動のパラメータ(x方向に50ピクセル、y方向に30ピクセル移動)
    cv::Mat transMat = (cv::Mat_<double>(2,3) << 1, 0, 50, 0, 1, 30);
    // アフィン変換の適用前に回転行列を作成(30度回転、中心は画像中心)
    cv::Point2f center(img.cols/2.0f, img.rows/2.0f);
    cv::Mat rotMat = cv::getRotationMatrix2D(center, 30, 1.0);
    // まず回転をおこない、次に平行移動をおこなう
    cv::Mat imgRotated;
    cv::warpAffine(img, imgRotated, rotMat, img.size());
    cv::Mat imgTransformed;
    cv::warpAffine(imgRotated, imgTransformed, transMat, img.size());
    std::cout << "平行移動と回転を組み合わせた変換が完了しました。" << std::endl;
    return 0;
}

平行移動と回転を組み合わせた変換が完了しました。