OpenCV

【C++】OpenCVで画像に署名を追加するシンプルな実装手法

2025-04-26更新日: 2025-04-26

C++とOpenCVを使えば、画像に署名やロゴを簡単に追加できる機能を実現できます。

画像読み込み後、putText関数で位置、フォント、サイズ、色を自在に調整できるため、用途に合わせた署名処理が可能です。

初心者でも扱いやすく、画像編集の幅を広げる便利な手法です。

目次から探す

画像の読み込みと前処理
署名追加処理の基本設計
- OpenCVのテキスト描画関数putTextの利用
- 署名配置アルゴリズム
署名テキストのカスタマイズ
- フォントスタイルと設定
- テキスト色とエフェクト
複数画像への一括処理対応
- 画像ファイルの列挙とフィルタリング
- エラーチェックと例外処理
処理性能の改善と拡張性
- リソース管理と効率化の工夫
- 署名処理の拡張アイデア
まとめ

画像の読み込みと前処理

画像ファイルの指定と読み込み

画像を処理する際は、まず画像ファイルのパスを正しく指定して読み込む必要があります。

OpenCVのimread関数を使用すれば、下記のような簡単な記述で画像ファイルを取り込むことができます。

ファイルパスの指定ミスや画像ファイルが存在しない場合には、エラーチェックを行うとより安心です。

ファイルパスが正しいかチェックする
cv::Matオブジェクトに画像データを格納する
画像が空(読み込み失敗)の場合はエラーメッセージを表示する

たとえば、以下のサンプルコードでは画像ファイル"sample.jpg"を読み込む手順が示されています。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // 画像ファイルのパスを指定して読み込み
    cv::Mat image = cv::imread("sample.jpg");
    if(image.empty()){
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::imshow("読み込んだ画像", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

読み込んだ画像がウィンドウに表示される

画像サイズとフォーマットの確認

画像のサイズやフォーマットは、処理後の署名の配置や表示に影響を及ぼすため、読み込み直後に確認すると安心です。

画像のサイズはimage.colsとimage.rowsを参照し、フォーマットはimage.type()やimage.channels()で確認できます。

以下のようなチェックリストを参考にしてください。

画像の幅と高さが期待通りか
カラーチャンネル数(3チャンネルならBGR、1チャンネルならグレースケール)
画像のデータ型(8ビット、16ビットなど)

これらを確認することで、後続処理で署名のサイズや位置を調整するときの基準となり、処理の安定性が向上します。

カラー空間の調整

OpenCVで画像を扱うとき、読み込んだ画像は通常BGR形式になります。

署名として追加する文字とのコントラストや見栄えを調整するために、必要に応じてカラー空間の変換も行えます。

たとえば、グレースケールへの変換やRGB形式への変換を下記の関数で行うことができます。

cv::cvtColor(image, output, cv::COLOR_BGR2GRAY)
cv::cvtColor(image, output, cv::COLOR_BGR2RGB)

これにより、署名と画像全体の色合いのバランスを整える際に柔軟な対応が可能となります。

署名追加処理の基本設計

OpenCVのテキスト描画関数putTextの利用

関数の引数と動作の概要

OpenCVのputText関数は、画像上に文字列を描画するためのシンプルな関数です。

下記のようなパラメータを設定することで、テキストの内容や位置、フォント、サイズ、色、太さなどを指定できます。

image：文字を描く対象のcv::Mat画像
text：描画する文字列
org：文字列の左下位置を示すcv::Point
fontFace：使用するフォント(例：cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX)
fontScale：フォントサイズの倍率
color：テキストの色(cv::ScalarでBGR値を指定)
thickness：線の太さ
lineType：線の描画タイプ(通常はcv::LINE_AAを指定することでアンチエイリアスが有効になる)

以下に、署名を画像に追加する基本的なサンプルコードを示します。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(){
    // 画像を読み込み
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg");
    if(img.empty()){
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return -1;
    }
    std::string text = "署名サンプル";  // 描画する署名テキスト
    cv::Point pos(50, 100);             // テキストの描画位置
    int fontFace = cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX; // フォント種類を指定
    double fontScale = 1.0;             // フォントサイズの倍率
    cv::Scalar color(255, 0, 0);        // テキストの色(青色)
    int thickness = 2;                  // テキストの太さ
    // 署名を描画(アンチエイリアス付きで美しく描画)
    cv::putText(img, text, pos, fontFace, fontScale, color, thickness, cv::LINE_AA);
    cv::imshow("Image with Signature", img);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

署名サンプルが描画された画像ウィンドウが表示される

フォント種類とサイズ設定の詳細

putText関数では、OpenCVが用意しているフォントが限られているため、シンプルなスタイルの文字しか描画できません。

利用可能なフォントとしては、FONT_HERSHEY_SIMPLEX、FONT_HERSHEY_PLAIN、FONT_HERSHEY_DUPLEXなどがある
fontScaleには、画像サイズに合わせた適切な倍率を設定することで、文字が画像と調和するように調整できる
文字の太さはthicknessパラメータで指定し、エッジの強さを調整可能

これらの設定を組み合わせることで、シンプルながらも見やすい署名を画像に追加することができます。

署名配置アルゴリズム

座標計算と配置方法

署名を画像に追加する際、テキストが適切な位置に配置されるように計算することが求められます。

たとえば、画像の右下や中央に署名を入れる場合、画像サイズやテキストサイズを利用して座標を調整します。

下記は、中央に配置するための計算式の例です。

$x_{c e n t r a l} = \frac{i m a g e W i d t h - t e x t W i d t h}{2}$

$y_{c e n t r a l} = \frac{i m a g e H e i g h t - t e x t H e i g h t}{2}$

このような計算により、複雑なレイアウトになっても署名が画像内でバランスよく配置されるよう調整できます。

位置計算を自動化するアルゴリズムを実装すれば、異なるサイズや形式の画像に対しても柔軟に対応できます。

複数署名時の調整方法

画像に複数の署名やラベルを追加する際は、各テキスト同士が重ならないように配置する工夫が必要です。

テキスト間の一定の間隔を確保する
画像の端から一定の余白を設定する
複数のテキストのサイズを比較し、位置を自動的に調整する

これにより、複数の署名が存在しても視認性が損なわれず、画像全体が調和の取れた仕上がりになります。

署名テキストのカスタマイズ

フォントスタイルと設定

フォントの種類選択のポイント

OpenCVのデフォルトフォントはシンプルで使い勝手が良い反面、装飾性は少ないため、用途に応じて以下のポイントを意識してフォントを選ぶとよいです。

表示する署名の雰囲気に合わせたフォント(堅苦しさを避けた柔らかいスタイルを利用するなど)
読みやすさとサイズのバランスを考慮する
複数の署名がある場合には統一感を持たせる

必要に応じて、OpenCV以外のライブラリを併用して日本語フォントを扱う方法も検討できるが、シンプルな署名処理では基本のフォントで十分なことが多いです。

サイズと太さの調整方法

画像サイズに合わせて署名の文字サイズや太さを変更するのは大切なポイントです。

fontScaleの値は画像の解像度に合わせて調整すると見やすさが向上する
thicknessを適切に設定することで、ぼやけずはっきりとした線を実現できる
文字のサイズが小さすぎると読みづらく、大きすぎると画像を圧迫してしまうため、プレビューで確認しながら最適な値を見つけるとよい

テキスト色とエフェクト

色指定とコントラスト調整

署名のテキスト色は、画像の背景と十分なコントラストがある色を選ぶと読みやすくなります。

cv::ScalarでBGRの値を指定し、背景と対比する色(白や黒、または鮮やかな色)を選択する
画像全体の色味に合わせて、明るさや彩度を微調整することも考えられる
必要に応じて、テキスト周囲に縁取りを追加するなどの工夫を行うことも可能

アンチエイリアス処理と影効果の設定

テキストがギザギザにならないように、アンチエイリアス処理付きの描画方法を利用するのがおすすめです。

OpenCVでは、cv::LINE_AAを指定するだけで簡単にアンチエイリアス処理が利用できます。

また、影効果を追加することでテキストがより浮き出る印象を与えることができるため、実装の一環として検討してもよいです。

具体的には、テキストを描画する前に薄い影を別色で塗り、その上に本来のテキストを描く手法が一般的です。

複数画像への一括処理対応

画像ファイルの列挙とフィルタリング

ディレクトリ走査の方法

複数の画像に対して署名を追加する場合、画像ファイルの一覧を取得する必要があります。

C++17以降ではstd::filesystemを利用すれば、ディレクトリ内のファイル一覧を簡単に取得できる
ループ処理により、対象のフォルダ内のすべての画像ファイルに対して同一処理を実施する

対象画像選定の基準

列挙したファイルすべてに署名を追加するわけではなく、拡張子やファイルサイズなどでフィルタリングすることが考えられます。

拡張子が.jpg、.png、.bmpなどの画像ファイルのみを対象とする
画像サイズが一定以上のファイルに限定するなど、条件を設定する

これにより、処理の効率を向上させ、誤ったファイルに署名が追加されるのを防ぐことができます。

エラーチェックと例外処理

読み込み失敗時の対策

処理中に画像の読み込みに失敗する可能性があるので、必ずエラーチェックを実装しておくことが重要です。

画像が空の場合はエラーメッセージを表示し、次のファイルに処理を移行する
例外処理ブロックを用いることで、予期せぬエラーにも対応できる

書き込みエラーの検出と処理

署名追加後に画像を保存する際、ディスクの空き容量不足やパスの不備が原因で書き込みが失敗する場合があります。

cv::imwriteの返り値をチェックし、保存成功か失敗かを判断する
保存に失敗した場合はログを出力するなどの対策を講じる

これらのエラーチェックを実装することで、処理全体の信頼性が向上します。

処理性能の改善と拡張性

リソース管理と効率化の工夫

メモリ最適化の手法

大量の画像を扱う場合、メモリ使用量の最適化に注意する必要があります。

例えば、以下のような工夫が考えられます。

画像処理が終わったら不要なcv::Matオブジェクトを解放する
画像の一括読み込みではなく、処理時に逐次読み込む方法を採用する
コピーではなく参照を利用することで無駄なメモリ確保を避ける

これにより、大規模な処理でもシステムの負荷を抑えることができます。

並列処理の検討

複数の画像に対して署名を追加する処理は、画像ごとに独立している場合が多いため、並列処理を導入することが望ましいです。

C++の標準ライブラリやOpenCVの並列処理機能を利用すれば、各画像の処理を同時に行うことができる
並列処理することで、処理時間を短縮し、大量の画像に対しても効率的に署名を追加できる

これらの工夫により、パフォーマンス面での向上が期待できます。

署名処理の拡張アイデア

動的テキスト生成の実装

署名に静的なテキストだけでなく、動的に生成したテキストを追加することで、用途やシチュエーションに合わせた柔軟な表示が実現できます。

画像のメタ情報や処理日時など、変化する要素を取り込み、署名として表示する
テキストの内容をプログラム内で組み立てることで、さまざまなパターンに対応できる

たとえば、以下のようなコードで動的テキストを生成できます。

#include <ctime>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <sstream>
int main() {
    cv::Mat img = cv::imread("sample.jpg");
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 現在時刻を動的に取得する
    std::time_t now = std::time(nullptr);
    std::stringstream ss;
    ss << "Captured at: "
       << std::ctime(&now); // 改行が含まれるため場合に合わせて調整する
    std::string dynamicText = ss.str();
    cv::Point pos(30, img.rows - 30);
    int fontFace = cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX;
    double fontScale = 0.8;
    cv::Scalar color(0, 255, 0); // 緑色
    int thickness = 2;
    cv::putText(img, dynamicText, pos, fontFace, fontScale, color, thickness,
                cv::LINE_AA);
    cv::imshow("動的テキスト付き画像", img);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

画像下部に「撮影日時: [現在時刻]」が描画された画像が表示される

署名位置自動調整のアルゴリズム

署名を自動的に最適な位置に配置するためのアルゴリズムは、画像サイズやテキストのサイズを考慮しながら位置を計算します。

画像の各辺から一定の余白を確保する
テキストサイズを正確に測定するために、cv::getTextSize関数を利用する
求めたテキストサイズに基づいて、適切な座標を算出することができる

たとえば、右下に署名を追加する場合の座標計算は下記のようになります。

$x_{position} = i m a g e W i d t h - t e x t W i d t h - m a r g i n$

$y_{position} = i m a g e H e i g h t - m a r g i n$

この計算をプログラムで実装すれば、画像サイズに合わせた自動調整が可能になり、複数の画像でも統一感のある配置を実現できます。

まとめ

今回の内容では、画像の前処理から署名の追加、及び複数画像への一括処理まで、各段階のポイントを詳しく紹介しました。

大切なことは、画像読み込み時のエラーチェックや、文字のサイズ・色・配置の調整をしっかり実装する点です。

各処理で柔軟な対応をすることで、さまざまな画像サイズやフォーマットにも対応できる仕組みが整います。

また、並列処理や動的テキスト生成の拡張アイデアについても触れることで、実際の現場で役立つ実装手法を学んでいただけたら嬉しいです。

今後の画像処理プロジェクトに少しでもお役に立てれば幸いです。

参考文献

C++とOpenCVの組み込み: ステップバイステップガイド – C++の教科書