OpenCV

【C++】OpenCVのcv::resizeで画像の縮小・拡大を簡単に実現する方法

2025-04-27更新日: 2025-04-27

C++とOpenCVを使う場合、画像の縮小や拡大はcv::resize関数で直感的に実施できる方法です。

リサイズ後のサイズや倍率を指定でき、補間手法(例：INTER_LINEAR、INTER_CUBICなど)によって画像品質が調整可能なため、柔軟でシンプルな画像処理が実現できます。

目次から探す

cv::resizeの基本
- 関数のシンタックスとパラメータ
画像の縮小処理
- リサイズ方式の選び方
- 各補間手法の特徴
画像の拡大処理
- 拡大時の注意点
- 補間方法による画質向上策
cv::resizeの内部動作と応用
- 補間アルゴリズムの基本原理
- 処理速度と画質のトレードオフ
トラブルシューティング
- 画像読み込みエラーへの対処
- リサイズ結果の不具合対応
まとめ

cv::resizeの基本

関数のシンタックスとパラメータ

cv::resizeは、入力画像に対して出力画像を作成するために、画像のサイズ変更処理を行う関数です。

関数呼び出し時に渡すパラメータは以下の通りです。

最初のパラメータに元画像(cv::Mat型)、
次に、サイズ変更後の画像を格納するための出力画像(cv::Mat型)、
その後、出力画像のサイズを指定するcv::Sizeオブジェクト(または空のcv::Size()を指定して倍率を利用)、
さらに、横方向の倍率fx、縦方向の倍率fy、
最後に補間方法を示すフラグ(例：cv::INTER_NEAREST、cv::INTER_LINEAR、cv::INTER_CUBIC、cv::INTER_LANCZOS4など)を指定することができます

入力画像と出力画像の指定方法

入力画像はcv::imread関数などで生成されたcv::Matオブジェクトを使用し、出力画像も同じくcv::Matとして宣言されます。

以下のコード例は、画像を読み込んでリサイズする際の基本的な流れを示しています。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // 入力画像を読み込む
    cv::Mat inputImage = cv::imread("sample.jpg");
    if (inputImage.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // リサイズ後の画像を格納するための変数を宣言
    cv::Mat outputImage;
    // 出力画像のサイズを指定(例：横幅300, 高さ200)
    cv::resize(inputImage, outputImage, cv::Size(300, 200));
    // リサイズ後の画像を表示する
    cv::imshow("Resized Image", outputImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

※画面に「Resized Image」とタイトルが付いたウィンドウに設定サイズに縮小された画像が表示されます。

サイズ指定と倍率指定の違い

cv::resizeでは、出力画像のサイズを直接指定する方法と、倍率fxとfyで設定する方法の2通りが存在します。

直接サイズを指定する場合は、リサイズ後の正確なピクセル数を設定できるため、絶対的な寸法が必要な場合に適しています
一方で倍率指定の場合は、元画像のサイズを基に相対的に拡大または縮小するので、柔軟な処理が可能です。たとえば、縦横比を維持したまま半分のサイズにする場合は、fx = 0.5、fy = 0.5と指定できます

補間フラグの種類とその特徴

補間フラグは、リサイズ処理時にピクセル値をどのように計算するかを指定するためのものです。

補間方法ごとに特徴があり、目的や計算リソースに応じて使い分ける必要があります。

以下に主な補間方法をまとめます。

cv::INTER_NEAREST

画像の縮小処理

リサイズ方式の選び方

縮小処理を行う際は、直接リサイズ後のサイズを指定する方法と倍率を利用する方法が選択できます。

使用する方法により、画像が縮小される際の制御や解像度の調整方法が変わってきます。

直接サイズ指定と倍率指定

直接サイズ指定の場合は、最終的な出力画像の幅と高さが明確になるため、特定の表示領域に合わせた処理が必要なときに有用です。

逆に、倍率指定の場合は、元画像の縦横比を維持しながら縮小することができ、動的にサイズが変わるアプリケーションに適しています。

たとえば、以下のように倍率指定して半分のサイズに縮小できます。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat inputImage = cv::imread("sample.jpg");
    if (inputImage.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    cv::Mat outputImage;
    // 横・縦ともに0.5倍に縮小する
    double scaleFactor = 0.5;
    cv::resize(inputImage, outputImage, cv::Size(), scaleFactor, scaleFactor, cv::INTER_LINEAR);
    cv::imshow("Shrink Image", outputImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

※画面に「Shrink Image」というウィンドウに元画像の半分のサイズに縮小された画像が表示されます。

計算式 $出力サイズ = 元画像サイズ \times 倍率$

倍率指定の際には、各軸での出力サイズは以下の計算式で求められることを理解しておくとよいです。

$出力サイズ = 元画像サイズ \times 倍率$

たとえば、元画像が800×600ピクセルの場合、 $f x = 0.5$ および $f y = 0.5$ とすれば、出力画像は400×300ピクセルになります。

各補間手法の特徴

縮小処理においても、補間手法は画像の品質に大きく影響を与えます。

それぞれの手法の特徴を理解することで、適切な方法を選ぶ手助けになります。

INTER_NEARESTの特徴

cv::INTER_NEARESTは最もシンプルな補間手法です。

ピクセル値をそのまま選択するため、計算速度が速いというメリットがあります。

しかし、画像が縮小される際にエッジ部分やディテールが粗くなりやすく、場合によってはブロックノイズが発生する可能性があります。

INTER_LINEARとINTER_CUBICの比較

双線形補間であるcv::INTER_LINEARは、最も標準的な方法として広く使われます。

速度ともとのバランスがとれており、一般的な縮小処理に適しています。

一方、cv::INTER_CUBICは三次補間を利用しており、高画質な縮小処理が求められるときに選択されます。

処理速度はやや遅くなりますが、画像の滑らかさを保ちやすいという特徴があります。

INTER_LANCZOS4の利用シーン

cv::INTER_LANCZOS4は、Lanczos補間を用いた手法で、複雑な補間計算によって高品質な画像縮小が実現できます。

特にディテールやエッジを保ちながら大幅な縮小を行う必要がある場合に適しています。

ただし、計算量が多いため、リアルタイム処理には向かないケースもあります。

画像の拡大処理

拡大時の注意点

拡大処理では、縮小処理とは異なる注意が必要です。

拡大すると元々の情報が引き伸ばされるため、画像に劣化やノイズが生じやすくなります。

画像劣化とその原因

画像を拡大すると、元画像のピクセル情報に補間処理を加えるため、元のディテールが失われたり、エッジがぼやけたりすることがあります。

拡大処理では、特に画像のシャープさやディテールの再現に注意する必要があります。

ノイズやぼやけの発生要因

拡大時には、補間方法の選択がノイズの発生やぼやけの具合に大きく影響します。

例えば、単純な補間方法では画像全体が均一にぼやける場合があり、ディテール部分が十分に再現されないことがあります。

そのため、拡大処理を行う際は、用途に合わせた補間方法の選定が重要になります。

補間方法による画質向上策

高品質な拡大画像を得るためには、適切な補間方法を選択することが鍵となります。

以下のポイントに注意してください。

画像の内容に応じた補間手法の選定

たとえば、風景や静止画の場合はcv::INTER_CUBICやcv::INTER_LANCZOS4が適しています。

補間処理後にシャープ化フィルタを追加することで、エッジの再現性を高める工夫を検討する

適切な補間の選定ポイント

補間方法を決める際のポイントとしては、処理の速度、出力画像の品質、使用する環境の計算リソースなどが挙げられます。

リアルタイムでの処理が求められる場合はcv::INTER_LINEARやcv::INTER_NEARESTを、品質を最重視する場合はcv::INTER_CUBIC、またはcv::INTER_LANCZOS4が選択肢となります。

cv::resizeの内部動作と応用

補間アルゴリズムの基本原理

cv::resizeは、出力画像の各ピクセル位置に対して元画像から対応する位置を計算し、周辺のピクセル値から新しいピクセル値を補間するアルゴリズムが採用されています。

単純な例として、双線形補間の場合は以下の計算が行われます。

$I_{output} (x, y) = \sum_{i = 0}^{1} \sum_{j = 0}^{1} w (i, j) \times I_{input} (x_{i}, y_{j})$

ここで、 $w (i, j)$ は各ピクセルの重みで、四隅のピクセルの値が滑らかに補完されるよう設定されています。

ピクセルマッピングと補間計算

リサイズ処理では、出力画像の各ピクセルに対して、元画像上で対応する連続座標が求められます。

連続座標に対して周囲の整数座標のピクセル値を利用して補間を行うため、補間係数の計算やピクセルの重み付けが効率的に実装されています。

数学的背景の考察

補間の数学的背景には、線形補間、三次補間、Lanczos補間などの理論が存在します。

各手法とも、実際の画像データにおいて連続性や滑らかさを保つため、数値的な重み付けが工夫されています。

計算の精度と計算リソースのバランスを取るため、選択する補間方法によって異なる数式が用いられています。

処理速度と画質のトレードオフ

リサイズ処理では、処理速度と結果の画質の間にトレードオフが存在します。

高速に処理を行いたい場合は、シンプルな補間方法が選ばれる一方で、画質を重視する場合は計算量の多い補間方法を用いる必要があります。

高速化のための工夫

高速な処理を実現するための工夫としては、補間に必要な重み係数やインデックスの事前計算、マルチスレッド処理、ハードウェアアクセラレーションの利用などがあります。

こうした技術により、リアルタイム性が要求されるアプリケーションでも、十分な速度でリサイズ処理を行うことができます。

画質維持のポイント

画質を維持しながらリサイズを行うためには、適切な補間方法の選択に加え、処理後にエッジ補正やシャープ化フィルタの適用など、追加の画像処理技法も併用することが有効です。

また、リサイズ前に画像のノイズ除去などの前処理を行うことで、より滑らかな結果を得ることも可能です。

トラブルシューティング

画像読み込みエラーへの対処

画像の読み込みに失敗すると、以降のリサイズ処理でエラーが発生する可能性があります。

初期段階で画像が正しく読み込まれているかを確認することが大切です。

以下のコード例は、画像読み込み時に空の画像マトリックスをチェックする例です。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("sample.jpg");
    // 画像が正しく読み込まれていない場合は、エラーメッセージを出して終了する
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "画像の読み込みに失敗しました。ファイルパスを確認してください。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 正常に読み込まれた場合は、続きを実行する
    cv::Mat resizedImage;
    cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(400, 300));
    cv::imshow("Test", resizedImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

※sample.jpgが存在し、正常に読み込まれた場合にリサイズされた画像がウィンドウに表示されます。

空の画像マトリックスの確認

画像読み込み後にempty()メソッドを利用して、空の画像マトリックスかどうかを確認することは、プログラムの安定性を保つために重要です。

画像ファイルが正しく指定されていなかった場合や、フォーマットに問題がある場合に、適切なエラーハンドリングを行う必要があります。

リサイズ結果の不具合対応

リサイズ処理後に不自然な画像が出力される場合、何かしらの設定ミスや補間方法の不適切な選択が原因のことがあります。

まずは、各パラメータや補間フラグの設定を再確認してください。

不自然な画質変化の原因解析

リサイズ後の画像が不自然にぼやけている場合、倍率設定や補間方法の選択が影響している可能性があります
出力サイズが極端に小さくなったり大きくなったりする場合は、元画像との比率が大きくずれているかもしれません

補間手法再選定の検討事項

不具合が発生する場合は、使用している補間手法を変更するか、他の手法との比較検討が必要です。

特に、cv::INTER_NEARESTで粗い印象がある場合はcv::INTER_LINEARやcv::INTER_CUBICに切り替えると改善するケースもあります。

場合によっては、補間処理前後に追加の画像処理を加える検討も一考です。

まとめ

今回紹介したcv::resizeの基本的な使い方から、縮小および拡大処理の注意点、補間アルゴリズムの内部動作に至るまで、幅広い視点で解説しました。

各補間方法の違いや選定ポイントに気を配ることで、用途に合わせた画像リサイズが可能になります。

エラー発生時や不具合に直面したときの対処法も確認し、柔軟に適用できるよう理解を深めると良いでしょう。

今後の画像処理に役立つ知識となれば幸いです。