Lecture3

(1)

デジタル画像と

簡単な画像処理２

Digital Image Processing 2013 4/1

ＯｐｅｎＣＶで画像処理のプログラムを

書こう

ここで，次の内容について学習する。

１．画像の表現

２．画像の生成

３．画素値の操作

４．画像の表示

５．画像の保存

１．

OpenCV

における画像の表現

ＯｐｅｎＣＶでは，一枚の画像を一つの「Ｍａｔ」型変数で表現する。

新しい画像の生成：

変数の定義だけでは，画像を作ることはできない。

画像の「実体」を作る方法：

①

画像ファイルから入力する。

②

大きさと種類を指定して，新しい画像を作る。

２ 画像の生成

①

画像ファイルから入力する方法

画像ファイルから画像を作るための関数は

Mat

imread

(const string&

ファイル名

, int flags);

この関数は，指定した名前の画像ファイルから，画像を読み込み，

読み込んだ画像を

Mat

型の値として返す。

第

2 引数の

flags

は，画像を入力するときの変換方法を指定し，実際

に使用できるのは下記の三つである。

CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED 無変換（画像ファイルの内容と同じ） CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE 常に濃淡画像に変換する CV_LOAD_IMAGE_COLOR 常にカラー画像に変換する注意：画像形式上の変換である。つまり，1画素にＲ，Ｇ，Ｂの３つの値を持たせる。濃淡画像に自動的に着色することはしない。

Imread

関数の使用例：

１．“

sample.jpg”

という画像ファイルをそのまま読み込み、変数

image1

に代入する。

Mat image1 = imread(“sample.jpg”, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

或いは、

Mat image1:

image1 = imread(“sample.jpg”, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);

2 ．“

sample.png”

という画像ファイルを濃淡画像として読み込み、変数

image

２に代入する。

Mat image2 = imread(“sample.pngg”, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

或いは、

Mat image2:

image2 = imread(“sample.pngg”, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

読み込んだ画像の情報の取り出し

１．画像データの有無

画像データはＭａｔ型変数名.dataに保存されている。画像データは無いとき（例えば、存在しないファイル，間違ったファイル名の画像をimread関数で読むとき），Ｍａｔ型変数名.data はＮＵＬＬになる。例： /* “sample.jpg”の画像ファイルを読み込む*/

Mat image1 = imread(“sample.jpg”, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); /* 画像の読み込みは失敗したら、メッセッジを表示し、プログラムを終了させる” */

if (image1.data == NULL) { printf(“Can not read sample.jpg.¥n”);

exit(1); /* プログラムを終了させる関数。引数は整数の終了コード*/

(2)

画像の大きさ（縦、横幅）

,

種類

画像の縦幅（行）：Ｍａｔ型変数名.rows 画像の横幅（列）：Ｍａｔ型変数名.cols 画像のチャンネル数：Ｍａｔ型変数名.channels() 濃淡画像の場合は「１」、カラー画像の場合は「３」例： /* image1の縦幅、横幅を表示する*/

printf("The size is %d X %d pixel¥n", image1.cols, image1.rows); /* image1の種類の判定と表示*/

if (image1.channels() == 1) printf("image1 is a grey image.¥n"); else if (image1.channels() == 3)

printf("image1 is a RGB color image.¥n");

②

大きさと種類を指定して，新しい画像を作る方法

指定した大きさ，種類の画像を新しく生成し，Mat型変数に代入するとき，Ｍａｔクラス（Ｃ＋＋の概念で，Ｃ言語の構造体の拡張である）の構築子（constructor, Ｍａｔ型の変数を作るための関数で、名前はＭａｔである）を使って行う。Ｍａｔ型構築子に引数が3個あり，それぞれ「縦幅」、「横幅」、「種類」を指定する。「縦幅」、「横幅」は整数で，単位は画素である。「種類」の指定には、OpenCVで用意した定数を使う。濃淡画像を作る時は CV_8U１カラー画像を作る時は CV_8U3 を指定する。例１：100行ｘ200列の濃淡画像を作り変数yimgに代入する。

Mat yimg = Mat(100, 200, CV_8U1);

或いは、

Mat yimg(100, 200, CV_8U1);

例2：240行ｘ360列のカラー画像を作り変数rgbimgに代入する。

Mat rgbimg = Mat(240, 360, CV_8U3);

或いは、

Mat rgbimg(240, 360, CV_8U3);

３ 画素値の操作

３．１

濃淡画素値の操作

濃淡画像の場合，座標が(x, y)の位置にある画素値は

Ｍａｔ型変数.at<uchar>(ｙ, x) を使って，unsigned char(符号なし文字型，8ビットの符号なし整数型）の変数と同じように使うことができる。

例1：image2の（30，40）の座標にある画素値の表示

printf(“image2(30, 40) = %d¥n", image2.at<uchar>(40, 30));

例2：image2の（30，40）の座標にある画素値2倍にして，画像の元の場所に代入

image2.at<uchar>(40, 30) = image2.at<uchar>(40, 30) * 2;

３．２

カラー画素値の操作

カラー画像の場合，座標が(x, y)の位置にある画素値は

Ｍａｔ型変数.at<Vec3b>(ｙ, x) を使って，Vec3b(3個の符号なし文字型要素から構成される3次元ベクトル型）の変数と同じように使うことができる。

Vec3b型の整数i番目の要素は, Vec3b型変数(i)を使って，unsigned char型の変数と同じように使うことができる。また，3個の要素からVec3b型のベクトルを作る時，Vec3bの構築子を利用することができる。

例1：image3の（30，40）の座標にある画素値の表示

Vec3b pixel = image3.at<Vec3b>(40, 30);

printf(“Red=%d Green=%d Blue=%d¥n", pixel(2), pixel(1), pixel(0));

例2：image3の（30，40）の座標にある画素値2倍にして，画像の元の場所に代入

Vec3b pixel = image3.at<Vec3b>(40, 30);

image3.at<Vec3b>(40, 30) = Vec3b(pixel(0)*2, pixel(1)*2, pixel(2)*2);

例3：image3の（30，40）の座標にある画素値をimage4の（13，24）の座標に代入

image4.at<Vec3b>(24, 13) = image3.at<Vec3b>(40, 30);

３．３

画像コピーの例

Ｍａｔ型変数の代入は，画像の「実体」を渡すことであり，つまり，代入先の画素値を変えれば，元の画像の画素値も変わる。画像のコピーを作りたい場合，コピー元と同じ種類，大きさの新しい画像を作り，元の画像の内容（全ての画素）を新しい画像にコピーする必要がある。例：image1をimage2にコピーする。

int width = image1.cols, height = image1.rows, ch = image1.channels(); Mat image2;

if (ch == 1) {

image2 = Mat(height, width, CV_8U1); for (int y = 0; y < height; y++) {

for (int x = 0; x < height; x++) image2.at<uchar>(y,x) = image1.at<uchar>(y,x); }

}

else if (ch == 3) {

image2 = Mat(height, width, CV_8U3); for (int y = 0; y < height; y++) {

for (int x = 0; x < height; x++) image2.at<Vec3b>(y,x) = image1.at<Vec3b>(y,x); }

}

４ 画像の表示

４．１

表示用のウィンドウの用意

OpenCVでは，画像を表示するために，namedWindows関数を使って表示用のウィンドウを先に用意する必要がある。 namedWindow(ウィンドウタイトル, CV_WINDOW_AUTOSIZE); ウィンドウタイトルとは，ウィンドウの上に表示される文字列のことである。

４．２

画像の表示

画像を表示するとき，imshow関数を使う。 imshow(ウィンドウタイトル,Mat型変数);

(3)

５ 画像の保存

Ｍａｔ型変数表現される画像を画像ファイルに保存するとき，imwrite関数を使う。 imwrite(ファイル名, Mat型変数);

注意：imwriteは「画像ファイル名」の拡張子画像ファイルの形式を選択するために，拡張子は間違ったり，省略したりすると，imwriteは失敗してしまう。

画像ファイル名の正しい例：

mypicture.jpg toyota.png cat.gif art.tif background.bmp 不適切のファイル名の例：

paper.doc note.txt test.tex figure.ai kouen.pptx

各画素の値

画素値

＝

元の画素値

＋

定数

効果：．画像は明るく（或いは暗く）なる

調整後の画素値 0 元の画素値無変換

画素値変換曲線

定数> 0 の場合：画素値が増える ⇒画像が明るくなる定数< 0 の場合：画素値が減る ⇒画像が暗くなる定数> 0 定数< 0

画素値の変更１（足し算）

＋５０

＋１００

＋１５０

注目

－５０

－１００

－１５０

注目無変換 k

各画素の値

画素値

＝

元の画素値

×

定数

効果：

明るいものは

より明るく（暗く）

なる

定数>1.0 定数< 1.0 定数> 1.0 の場合：画素値の大きいものはより大幅に大きくなる ⇒ 明るい画素と暗い画素の差が大きくなる定数< 1.0 の場合：画素値の大きいものはより大幅に小さくなる ⇒ 明るい画素と暗い画素の差が小さくなる

画素値の変更２（掛け算）

調整後の画素値 0 元の画素値

画素値変換曲線

×

1.5

(4)

画素値を計算する際の注意事項

１．コンピュータは計算を素直に行う

繰上げはどこまでもでき、借りるのはいつでも可能仮に，計算結果を保存するために，10数の２桁分しかない場合を考える。コンピュータで計算すると、こうなる。 60 10 + 50 - 30 110 …999999980 ⇒ 10 ⇒ 80 画素値は一般的に，８桁の２進数で表現する。その範囲は0～255である。したがって，画素値の計算でも上記の例の現象が発生する可能性がある。

例：

画素値＝

240 + 50

2 進数で表現すると

240 11110000

+

50 ⇒ +

110010

290

1 00100010

溢れ！＝２

＝256

結果を画素に代入するとき、

溢れたものは「捨てられる」ために、

画素値

＝

240 + 50 –

256 =

34 逆に小さくなった

！

８

例：

画素値＝

40 －

50

2 進数で表現すると

1+1

40 1 00101000

-

50 ⇒ -

00110010

-10

11110110

上位から借りたもの＝256

画素値の演算における

Overflow

の対処

計算結果を画素に代入する前に、

１）

Overflow

が起きているかを判断

２）

発生したら、画素が表現できる範囲内から計算結果

に最も近い値にする。

飽和処理











>

≤

<

=

255 ;

255

0 ;

0 計算結果

計算結果

画素値

－１５０

＋１５０

飽和処理無

飽和処理有

×

1.5 ×

1.5 飽和処理無

飽和処理有

(5)

宿題４

４．１

画素値は０～

の整数値で表す画

像をより明るくしようとして，全ての画素値に４

０を足し算する。画像の中にある、元の画像

値がそれぞれ、

30, 120, 140, 200, 250

の画

素の処理後の結果を，飽和処理なしと

あり

の

場合を分けて求めなさい。

４．２

宿題３．２に，飽和処理を追加して完成し

なさい。

４．３

宿題３．３に，飽和処理を追加して完成し

なさい。

1

2

8

−

1

2

8