OpenCV

【C++】OpenCVを活用した画像ヒストグラム作成と解析の基本手法

2025-04-26更新日: 2025-04-26

wC++でOpenCVを利用すると画像の画素値分布をヒストグラムとして算出できるため、グレースケールやカラー画像の各チャネルごとにデータを視覚化可能です。

ピクセルの頻度分析を活かしてコントラスト調整や前処理が行え、画像解析の精度向上に寄与します。

目次から探す

ヒストグラムの基礎知識
OpenCVを用いたヒストグラム計算
C++における画像データ処理
- 画像の読み込みと前処理
- Mat型を用いたデータ管理
ヒストグラム解析の応用
- ヒストグラム均一化によるコントラスト調整
- ヒストグラム比率解析
パラメータ設定と最適化
- ビン数の選定と影響評価
- 正規化パラメータおよび閾値の調整
解析結果の評価と視覚化
- ヒストグラムのグラフ表示方法
- 数値評価指標による結果判定
OpenCVによる画像処理上の注意点
- 処理速度とリソース管理
- 多様な画像フォーマットへの対応
まとめ

ヒストグラムの基礎知識

ヒストグラムの定義と構成要素

ヒストグラムは画像内の各ピクセルが持つ値の分布を視覚的に表現するグラフです。

各ビンは特定の輝度や色の値の範囲を表し、その範囲に該当するピクセルの個数を計算します。

例えば、グレースケール画像の場合、ピクセルの値は通常0から255の範囲に分布し、256個のビンで管理できる形になります。

数式で表現するなら、各ビンにおける度数は

$You can't use 'macro parameter character #' in math mode$

と表せ、ここで $I (x)$ は画像のピクセル値、 $i$ はビンの番号になります。

グレースケール画像とカラー画像の違い

グレースケール画像は各ピクセルが単一の輝度値を持ち、シンプルな解析が可能です。

対してカラー画像は、通常B(青)、G(緑)、R(赤)の3つのチャンネルに分かれており、各チャンネルごとにヒストグラムを計算する必要があります。

カラー画像の場合、以下のような特徴があります：

ピクセルごとに3つの値があり、色情報と輝度情報が混在している
ヒストグラム解析の際に、個別チャンネルのヒストグラムを重ねて表示することで色分布の違いを確認可能

画像解析におけるヒストグラムの役割

ヒストグラムは画像の明るさやコントラストのバランスを把握するための強力なツールです。

画像の前処理や特徴抽出、物体認識に役立つ情報を提供してくれるため、画像処理の多くのアルゴリズムで利用されます。

また、ヒストグラムを用いることで画像全体の統計的な性質を簡単に比較でき、画像間の類似性や差異を定量的に判断する手法が採用されます。

OpenCVを用いたヒストグラム計算

ヒストグラム算出の基本原理

OpenCVでは、cv::calcHist()関数を使用することで簡単にヒストグラムを計算できます。

画像全体のピクセル値に対して、指定したビン数に従って度数をカウントします。

基本的な流れは、画像の読み込み、ヒストグラムの計算、正規化、描画という順序となります。

例えば、グレースケール画像の場合は以下のようなコードサンプルが参考になります。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // グレースケール画像として読み込み
    cv::Mat src = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if(src.empty()){
        std::cerr << "画像読み込みに失敗しました。" << std::endl;
        return -1;
    }
    // ヒストグラムのビンの数と範囲の設定
    int histSize = 256;
    float range[] = {0, 256};
    const float* histRange = { range };
    // ヒストグラムの計算
    cv::Mat hist;
    cv::calcHist(&src, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);
    // ヒストグラムの正規化
    cv::normalize(hist, hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);
    // ヒストグラムの描画用画像を作成
    int histWidth = 512;
    int histHeight = 400;
    int binWidth = cvRound((double)histWidth / histSize);
    cv::Mat histImage(histHeight, histWidth, CV_8UC1, cv::Scalar(255));
    // ヒストグラムを画像に描画
    for(int i = 1; i < histSize; i++){
        cv::line(histImage,
            cv::Point(binWidth*(i-1), histHeight - cvRound(hist.at<float>(i-1))),
            cv::Point(binWidth*i, histHeight - cvRound(hist.at<float>(i))),
            cv::Scalar(0),
            2,
            8,
            0);
    }
    cv::imshow("Histogram", histImage);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

ヒストグラム画像ウィンドウが表示され、画像の輝度分布が線グラフとして描画されます。

上記のサンプルコードでは、グレースケール画像の各輝度の度数を計算し、描画用の画像に線で表現しています。

cv::calcHist()関数によって計算されたヒストグラムデータは、cv::normalize()関数によって描画しやすいように正規化されます。

ビンの設定とピクセル値分布

ビンの幅および範囲の指定

ヒストグラムを正確に描画するためには、各ビンの幅や範囲を適切に設定することが重要です。

ピクセルの値の範囲は画像の種類によって異なる場合もあり、一般的なグレースケール画像では $0, 256$ の範囲が用いられます。

ビンの幅は、以下の式で算出されます。

$binWidth = \frac{画像の幅}{ヒストグラムのビン数}$

この設定により、値の幅で分割した結果が適切なグラフとして描画されるよう工夫されています。

ピクセル値の分割方法

ピクセル値の分割は、各ビンに何個のピクセルが含まれるかを決定します。

特に、画素値の境界付近に近い領域はどちらのビンに分類するか注意が必要です。

OpenCVのcv::calcHist()関数では、各ビンの境界を自動的に決め、ピクセル値を分割してくれます。

この際、全体のヒストグラムが連続的なグラフとして描画されるよう、ビンの境界が調整されます。

ヒストグラム正規化の手法

ノルム正規化の方法と効果

計算されたヒストグラムは、直接描画すると度数の差が大きく、視覚化しにくくなる場合があります。

そのため、cv::normalize()関数を用い、ヒストグラムデータを一定の範囲にスケーリングする方法が採用されます。

たとえば、0～255の範囲に正規化する設定を行うことで、描画画像上で明瞭なラインが得られます。

正規化の効果としては、画像毎の輝度差異を補正し、異なる画像間での比較が容易になる点が挙げられます。

C++における画像データ処理

画像の読み込みと前処理

グレースケール変換の実装

画像をグレースケールに変換する場合、cv::imread() においてフラグcv::IMREAD_GRAYSCALEを指定します。

または、カラー画像を読み込んだ後にcv::cvtColor()関数を使用してグレースケールへ変換する方法もあります。

たとえば、以下のコードはカラー画像をグレースケールに変換する例です。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    cv::Mat colorImg = cv::imread("image.jpg");
    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;
    }
    cv::Mat grayImg;
    cv::cvtColor(colorImg, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::imshow("Gray Image", grayImg);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

グレースケールに変換された画像ウィンドウが表示されます。

このコードでは、カラー画像を読み込んだ後に cv::cvtColor() を使って変換処理を実施しています。

カラースペース分割のポイント

カラー画像の場合、各色成分毎にヒストグラムを計算するため、画像を複数のチャネルに分割する必要があります。

cv::split()関数を用いて、B、G、Rの各チャネルを個別に分離することが可能です。

分割後は各チャネル毎にヒストグラムを算出し、比較や統計解析に利用します。

このプロセスにより、各色の特徴や画像全体のカラーバランスを把握しやすくなります。

Mat型を用いたデータ管理

データ型の変換と最適化

OpenCVのcv::Mat型は、画像データを効率的に管理するためのクラスです。

画像の前処理や演算を行う際には、データ型の変換が必要になる場合があります。

たとえば、計算精度向上のためにCV_32F型へ変換するケースや、パフォーマンス最適化のために常に最適なデータ型を選択することが求められる場合があります。

メモリ管理の留意点

大量の画像データを処理する際、メモリ使用量が増加することに注意が必要です。

cv::Matは参照カウントを用いているため、大きな画像を複数回コピーせずに処理ができるよう工夫されています。

しかし、不要な画像データは明示的に解放するか、スコープを限定してメモリリークを回避するよう心掛けるとよいです。

ヒストグラム解析の応用

ヒストグラム均一化によるコントラスト調整

均一化手法の選択理由

ヒストグラム均一化は、画像のコントラストを改善するための処理です。

画像内の明るさの幅が狭い場合、均一化処理を行うことで情報が埋もれることなく、全体のコントラストが向上します。

OpenCVでは、cv::equalizeHist()関数を利用することで、手軽に均一化処理を実施することができます。

効果測定の基本指標

均一化処理後は、画像全体の平均値や分散、標準偏差といった統計指標を計算することで効果を測定できます。

例えば、画像全体の平均輝度が均一に分布しているか、分散が増加しているかどうかを確認することで、均一化の効果が数値的に把握できます。

ヒストグラム比率解析

分布比較の方法

2つ以上の画像のヒストグラムを比較する際、各ビンのヒストグラム比率を計算して類似度を評価します。

比較手法の1つとして、相関係数を計算する方法があります。

この手法はヒストグラムの形状の一致度を示し、類似画像の検出や場面変化の判断に役立ちます。

統計量を用いた評価

ヒストグラムの評価には、平均、分散、標準偏差などの統計量を利用することが有用です。

これらの統計指標は、数値としてヒストグラムのばらつきや中心値を明確にするため、解析結果を定量的に評価できます。

具体的な算出例として、平均値は以下の式で求められます。

$μ = \frac{1}{N} \sum_{i = 0}^{N - 1} x_{i}$

また、分散は

$σ^{2} = \frac{1}{N} \sum_{i = 0}^{N - 1} (x_{i} - μ)^{2}$

のように計算されます。

パラメータ設定と最適化

ビン数の選定と影響評価

適正なビン数の決定基準

ヒストグラム解析では、適切なビン数の選定が結果に大きな影響を与えます。

適正なビン数は、画像の解像度やダイナミックレンジに依存し、計算結果の細かさと表現の滑らかさとのバランスを考慮する必要があります。

たとえば、グレースケール画像では通常256ビンが用いられますが、場合によってはビン数を減らすことでノイズの影響を抑えることが可能です。

ビン数調整による解析結果の変化

ビン数が多すぎると、統計的なノイズが目立ち、逆に少なすぎると情報が粗くなることがあります。

それぞれの場合の利点と欠点を踏まえ、解析目的に合ったビン数を選択することが大切です。

また、変更前後でヒストグラムの形状を比較し、違いを確認することが推奨されます。

正規化パラメータおよび閾値の調整

パラメータ選定の検討ポイント

正規化処理では、正規化の範囲(例：0～255)をどのように設定するかが解析結果に影響を与えます。

また、閾値処理を行う場合、具体的な閾値の値は画像の種類や目的に合わせて慎重に決定する必要があります。

検討ポイントとしては、画像のヒストグラム分布の特性や、対象とする対象物の識別精度などが挙げられます。

ケース別調整の留意点

画像ごとに輝度分布やノイズの度合いが異なるため、ケースごとにパラメータの微調整が必要です。

例えば、高コントラスト画像では正規化処理の影響が限定的な場合もありますが、低コントラスト画像では均一化処理による効果が顕著に現れることがあります。

そのため、実際の画像に対して試行錯誤を重ねながら、最適なパラメータ値を探索することが望まれます。

解析結果の評価と視覚化

ヒストグラムのグラフ表示方法

配色およびデザインの工夫

ヒストグラムのグラフ表示には、視覚的に見やすい配色設計が大切です。

特にカラー画像の場合、各チャネルを異なる色で描画することで視覚的な区別がしやすくなります。

また、背景色とのコントラストを考慮して線の太さやスタイルを調整することで、より分かりやすいグラフとなります。

グラフを作成する際は次の点を工夫すると良いです：

各チャンネルに対して一貫したカラー選択を行う
背景と線の色のコントラストを十分に確保する
ビン毎の幅を均等にする

視覚的な分布比較の方法

複数の画像や複数のチャネルのヒストグラムを重ねて表示する方法も用いられます。

オーバーレイ表示により、画像間の分布の一致度や差異を一目で比較できるようになります。

また、別々のウィンドウに表示して並べる方法も効果的です。

こうした手法は、統計情報と視覚情報の両方を活用して全体像を捉えるために役立ちます。

数値評価指標による結果判定

平均値、分散、標準偏差の算出

数値評価指標として、ヒストグラムの各統計量を算出することが大変有用です。

平均値は画像全体の中心的な明るさを示し、分散と標準偏差は輝度のばらつきを表します。

計算式は以下の通りです：

平均値:

$μ = \frac{1}{N} \sum_{i = 0}^{N - 1} x_{i}$

分散:

$σ^{2} = \frac{1}{N} \sum_{i = 0}^{N - 1} (x_{i} - μ)^{2}$

標準偏差:

$σ = \sqrt{σ^{2}}$

これらを算出することで、画像のコントラストや明るさの均一性について定量的な評価が可能となります。

統計指標を活用した解析評価

複数の統計指標を組み合わせることで、画像間の比較や処理結果の改善効果を確認できます。

相関係数などの指標を加えることで、2つ以上のヒストグラムの類似度を判定することもできます。

こうした評価方法を用いることで、客観的な判断基準に基づいて画像解析の結果を評価でき、各種画像処理アルゴリズムの改善につなげることができます。

OpenCVによる画像処理上の注意点

処理速度とリソース管理

効率的なアルゴリズム設計のポイント

画像処理では計算量が多くなりがちなため、効率的なアルゴリズムの設計を心掛けると良いです。

処理速度向上のためには、不要なループの削減やライブラリが提供する最適化された関数を活用する工夫が大切です。

また、並列処理やマルチスレッドを活用することで、リアルタイム処理に対応することも可能になります。

メモリ使用量の最小化対策

大きな画像や複数の処理を同時に行う際、メモリ使用量が増えるとシステム全体の処理速度に影響が出る可能性があります。

そのため、必要最小限のメモリ確保と、不要になったデータの解放を随時行うことがおすすめです。

cv::Mat の参照カウント機能を活用し、不必要なデータコピーを避ける設計を意識すると良いでしょう。

多様な画像フォーマットへの対応

入力データの互換性確認

画像処理プログラムでは、対象とする画像フォーマットが異なる場合に、正しく読み込めるかを確認する必要があります。

JPEG、PNG、BMPなど各種形式に対応するため、OpenCVのcv::imread() は多くのフォーマットに対応していますが、

特定の圧縮形式や特殊なフォーマットの場合は、別途ライブラリや変換処理が求められることがあります。

フォーマット変換時の注意事項

画像フォーマット変換時は、色空間や圧縮率、アルファチャンネルなどの情報が変化する可能性があるため注意が必要です。

例えば、PNG形式からJPEG形式へ変換する際、透過情報が失われることや、色の階調が変化するリスクがあります。

そのため、変換前後で画像情報に差が生じないよう、適切な変換パラメータや事前の画像処理を実施することがおすすめです。

まとめ

今回の記事では、OpenCVを用いたヒストグラム作成と解析の基本的な手法について、各種処理の流れやパラメータ設定、評価指標などの具体例を交えながら説明しました。

ヒストグラムの基本から、画像データの前処理、解析結果の視覚化まで、幅広い内容が含まれており、実際の画像処理の現場で活用できる情報が満載です。

それぞれの処理手法やパラメータ調整のポイントを意識して作業すると、より分かりやすく、効率的な解析が実現できると感じます。

今後の画像処理の実装に役立つ内容として参考にしてもらえれば幸いです。