【C++】OpenCVを活用したマスク処理で画像領域を自在に抽出する方法

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(){
    // マスク画像のサイズを400x600、背景は黒で初期化
    cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(400, 600, CV_8UC1);
    // cv::rectangleで指定した領域に白い矩形を描画
    cv::rectangle(mask, cv::Point(100, 100), cv::Point(500, 300), cv::Scalar(255), -1);
    // マスク画像をウィンドウで表示
    cv::imshow("Mask", mask);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

ウィンドウが表示され、白い矩形が描かれたマスク画像が確認できます。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(){
    // マスク画像をグレースケールで読み込み
    cv::Mat mask = cv::imread("mask.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if(mask.empty()){
        std::cerr << "マスク画像の読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Mat binaryMask;
    // 閾値128で2値化処理を実施
    cv::threshold(mask, binaryMask, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    cv::imshow("Binary Mask", binaryMask);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

ウィンドウが表示され、二値化されたマスク画像が確認できます。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(){
    // 入力画像とマスク画像を読み込み
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    cv::Mat mask = cv::imread("mask.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if(image.empty() || mask.empty()){
        std::cerr << "画像またはマスクの読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Mat binaryMask;
    cv::threshold(mask, binaryMask, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    cv::Mat result;
    // マスク画像の白い領域のみ抽出
    cv::bitwise_and(image, image, result, binaryMask);
    cv::imshow("Result", result);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

ウィンドウが表示され、マスクが適用された画像が確認できます。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(){
    // 入力画像とマスク画像を読み込み
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    cv::Mat mask = cv::imread("mask.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if(image.empty() || mask.empty()){
        std::cerr << "画像またはマスクの読み込みに失敗しました" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Mat binaryMask;
    cv::threshold(mask, binaryMask, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    cv::Mat blurred;
    // 画像全体に対してガウシアンフィルタを適用
    cv::GaussianBlur(image, blurred, cv::Size(15, 15), 0);
    // 元の画像をコピーし、マスク部分にぼかし処理を適用
    cv::Mat result;
    image.copyTo(result);
    blurred.copyTo(result, binaryMask);
    cv::imshow("Filtered Result", result);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

ウィンドウが表示され、マスクで指定された部分にのみガウシアンフィルタが適用された画像が確認できます。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(){
    // 入力画像を読み込み
    cv::Mat image = cv::imread("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;
    }
    // 複数のマスクを生成する例
    cv::Mat faceMask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
    cv::Mat backgroundMask = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);
    // 顔部分を矩形で定義した場合の例(サンプル用)
    cv::rectangle(faceMask, cv::Point(50, 50), cv::Point(150, 150), cv::Scalar(255), -1);
    // 背景は顔以外の部分として算出
    cv::bitwise_not(faceMask, backgroundMask);
    // 顔領域の明るさを調整(少し明るくする)
    cv::Mat faceAdjusted;
    image.copyTo(faceAdjusted);
    faceAdjusted += cv::Scalar(50, 50, 50);
    // 背景のノイズ除去(ガウシアンフィルタを適用)
    cv::Mat backgroundFiltered;
    cv::GaussianBlur(image, backgroundFiltered, cv::Size(9, 9), 0);
    cv::Mat result = image.clone();
    // マスクに基づき、顔領域と背景それぞれに別々の処理結果を適用
    faceAdjusted.copyTo(result, faceMask);
    backgroundFiltered.copyTo(result, backgroundMask);
    cv::imshow("Multi-mask Processing", result);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

ウィンドウが表示され、顔部分が明るさ調整され、背景がぼやけた画像が確認できます。