【C++】OpenCVを使った画像フィルタリングの基本手法と実例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // 画像ファイルをカラーで読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (src.empty()) {
        cout << "画像が読み込めませんでした" << endl;
        return -1;
    }
    Mat dst;
    Size ksize(5, 5); // カーネルサイズの設定
    blur(src, dst, ksize);
    imwrite("box_blur.jpg", dst); // 処理結果を保存
    cout << "ボックスフィルタの適用が完了しました" << endl;
    return 0;
}

ボックスフィルタの適用が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // カラー画像の読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if(src.empty()) {
        cout << "画像の読み込みに失敗しました" << endl;
        return -1;
    }
    Mat dst;
    Size ksize(5, 5);  // カーネルサイズの設定
    double sigmaX = 1.0; // X方向の標準偏差
    GaussianBlur(src, dst, ksize, sigmaX);
    imwrite("gaussian_blur.jpg", dst); // 処理結果を保存
    cout << "ガウシアンフィルタの適用が完了しました" << endl;
    return 0;
}

ガウシアンフィルタの適用が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // カラー画像の読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (src.empty()) {
        cout << "画像が正常に読み込めませんでした" << endl;
        return -1;
    }
    Mat dst;
    int ksize = 5; // カーネルサイズ(奇数値)
    medianBlur(src, dst, ksize);
    imwrite("median_blur.jpg", dst); // 結果画像の保存
    cout << "メディアンフィルタの適用が完了しました" << endl;
    return 0;
}

メディアンフィルタの適用が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // カラー画像の読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
    if(src.empty()) {
        cout << "画像の読み込みに失敗しました" << endl;
        return -1;
    }
    Mat dst;
    int d = 9; // 各ピクセル近傍領域の直径の設定
    double sigmaColor = 75.0; // 色空間におけるフィルタシグマ
    double sigmaSpace = 75.0; // 座標空間におけるフィルタシグマ
    bilateralFilter(src, dst, d, sigmaColor, sigmaSpace);
    imwrite("bilateral_filter.jpg", dst); // 処理結果を保持
    cout << "バイラテラルフィルタの処理が完了しました" << endl;
    return 0;
}

バイラテラルフィルタの処理が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // グレースケール画像を読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "画像が読み込めませんでした" << endl;
        return -1;
    }
    Mat gradX, gradY, absGradX, absGradY, grad;
    int ddepth = CV_16S; // 出力画像の深度
    int ksize = 3;      // カーネルサイズの設定
    // X方向の勾配を計算
    Sobel(src, gradX, ddepth, 1, 0, ksize);
    // Y方向の勾配を計算
    Sobel(src, gradY, ddepth, 0, 1, ksize);
    // 絶対値を取得
    convertScaleAbs(gradX, absGradX);
    convertScaleAbs(gradY, absGradY);
    // 両方向の勾配を加重合成
    addWeighted(absGradX, 0.5, absGradY, 0.5, 0, grad);
    imwrite("sobel_edge.jpg", grad); // 処理結果を保存
    cout << "ソーベルフィルタによるエッジ検出が完了しました" << endl;
    return 0;
}

ソーベルフィルタによるエッジ検出が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // グレースケール画像の読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "画像が読み込めませんでした" << endl;
        return -1;
    }
    Mat dst;
    int ddepth = CV_16S; // 出力画像の深度設定
    int ksize = 3;      // カーネルサイズの設定
    // ラプラシアンフィルタの適用
    Laplacian(src, dst, ddepth, ksize);
    Mat absDst;
    convertScaleAbs(dst, absDst);
    imwrite("laplacian_edge.jpg", absDst); // 結果画像の保存
    cout << "ラプラシアンフィルタによるエッジ検出が完了しました" << endl;
    return 0;
}

ラプラシアンフィルタによるエッジ検出が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // グレースケール画像の読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "画像の読み込みに失敗しました" << endl;
        return -1;
    }
    Mat dilated, eroded;
    // 構造要素を作成(矩形カーネル)
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
    // 膨張処理を実施
    dilate(src, dilated, element);
    // 収縮処理を実施
    erode(src, eroded, element);
    imwrite("dilated.jpg", dilated); // 膨張処理結果の保存
    imwrite("eroded.jpg", eroded);     // 収縮処理結果の保存
    cout << "膨張・収縮処理が完了しました" << endl;
    return 0;
}

膨張・収縮処理が完了しました

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
    // グレースケール画像の読み込み
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "画像が読み込めませんでした" << endl;
        return -1;
    }
    Mat gradient;
    // 構造要素の生成(矩形カーネル)
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5));
    // モルフォロジー勾配の計算
    morphologyEx(src, gradient, MORPH_GRADIENT, element);
    imwrite("morph_gradient.jpg", gradient); // 結果画像の保存
    cout << "モルフォロジー勾配の計算が完了しました" << endl;
    return 0;
}

モルフォロジー勾配の計算が完了しました