【第7回】OpenCVを用いた画像のコーナー検出 - Pythonによるデータ分析・機械学習ブログ

はじめに

OpenCVとはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリで、画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC/C++、Java、Python、MATLAB用ライブラリとなっています。

Opencvには以下のような機能があります。

グレースケール化
2値化
輪郭の検出
顔検出
ノイズ除去
テンプレートマッチング

OpenCVの機能にコーナー検出という手法があり、コーナー検出は動き検出，画像マッチング，画像追跡などで活用されています。

本記事では、OpenCVを用いた画像のコーナー検出の方法について紹介します。

はじめに
1. 本記事で使用する画像
2. コーナー検出
オススメ書籍
スキル修得＆転職
おわりに

1. 本記事で使用する画像

本記事で使用する画像は以下の黒色背景に白色の三角形、四角形、五角形、六角形、円がある画像です。

2. コーナー検出

コーナー検出にはcv2.goodFeaturesToTrack()を用います。cv2.goodFeaturesToTrack()は以下の様に用います。

cv2.goodFeaturesToTrack(image, maxCorners, qualityLevel, minDistance, blockSize=***, useHarrisDetector=***, k=***)

cv2.goodFeaturesToTrack()の引数は以下の表のようになります。

引数	内容
image	対象の画像
maxCorners	検出するコーナーの最大数
qualityLevel	コーナーの最低限許容される品質を特徴付けるパラメータ。0~1の値
minDistance	検出したコーナー間の最小のユークリッド距離
blockSize	微分共分散行列を計算するための平均ブロックのサイズ
useHarrisDetector	Harris検出器を使用するかどうかを示すパラメーター
k	Harris検出器の自由パラメータ（Harris検出器を使用する場合）

Harrs検出器を使いたい場合には、useHarrisDetector=Trueにし、kに値を設定してください。

本記事では、コーナー検出後にコーナーを赤い円で印をつけます。その円を描画するにはcv2.circle()を用います、cv2.circle()は以下の様に用います。

img = cv2.circle(img, center, radius, color, thickness)

cv2.circle()の引数は以下の表のようになります。

引数	内容
img	円を描画したい画像
center	描画したい円の中心位置
radius	描画したい円の半径
color	描画したい円の色
thickness	描画したい円の太さ。負の場合、中塗り。

それでは、cv2.goodFeaturesToTrack()を用いてコーナーを検出し、検出したコーナーにcv2.circle()で円を描画していきます。以下の例では、検出するコーナーの最大値は40、ブロックサイズは3、コーナーの検出品質パラメータは0.2、最小のユークリッド距離は5に設定してコーナーを検出し、検出したコーナーに半径6、太さ2、赤色の円を描画します。

出力結果は以下の様になります。コーナーに円が描かれていますね。適当にパラメータを設定した際には描画できませんでしたが、調整することですべてのコーナーで円を描画できました。

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