Python OpenCV3でSobelメソッドを使ってエッジ(輪郭)抽出

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OpenCV3では微分オペレータでのエッジ検出のメソッドが用意されていない。
(というよりもあまり必要ない)
そのため、Sobelメソッドでのエッジ検出を行う。

 

前提

ディレクトリ構成などはこことかこことか。

 

元画像

縦横の線がはっきりしているとわかりやすいため、蔵の画像(kura.jpg)を使う。

kura

 

Sobelメソッドの使い方

Sobelメソッドの使い方は次の通り。

cv2.Sobel(img_src, 出力画像のbit深度, xに関する微分の次数, yに関する微分の次数)

出力画像のbit深度は以下の中から選択できる。

xに関する微分の次数, yに関する微分の次数は例えば、(1, 0)だと横方向のエッジ検出、(0, 1)だと縦方向のエッジ検出、(1, 1)だと右斜め45°のエッジ検出となる。

 

横方向のエッジ検出

横方向のエッジ検出をしてみる。
sourceディレクトリにsobel.pyを作成する。

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    
    # 画像の読み込み
    img_src = cv2.imread("./image/kura.jpg", 1)

    # 横方向のSobelオペレータのエッジ検出
    img_tmp = cv2.Sobel(img_src, cv2.CV_32F, 1, 0)

    img_sobel = cv2.convertScaleAbs(img_tmp)

    # 表示
    cv2.imshow("Show SOBEL Image", img_sobel)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

実行してみる。

(opencv_python)$ python sobel.py

スクリーンショット 2015-07-04 23.15.14

 

元画像と比較すると、横方向のSobelメソッドでのエッジ検出を行うと、縦のラインのエッジが検出できることがわかる。ここで12行目のSobelメソッドのところを

    img_tmp = cv2.Sobel(img_src, cv2.CV_32F, 0, 1)

に変えると、今度は縦方向のエッジ検出をし、横のラインを抽出できる。

スクリーンショット 2015-07-04 23.15.56

 

x,yの次数を変えれば色々な角度の方向のエッジを抽出できる。

 

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