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
画像処理をしていると画像内にダメージが入るケースがあり、それを補修したくなりますよね。そんな時はOpenCVを用いてダメージ補修を実施してみましょう。
本記事ではOpenCVを用いた画像内のダメージ補修の方法を簡単に紹介します。
1. 本記事で使用する画像
本記事では画像処理という単語に対してよく使用される関連後のワードクラウドの図を使用します。それにペイントで白い線のダメージを加えたものです。
2. ダメージ補修
基本的な処理はこちらのオブジェクト除去と同じとなっています。
一般的には、除去部分を記したマスク画像を用意して、cv2.inpaint()を用いてダメージ補修をします。
まずはダメージ部分を記したマスク画像を用意します。今回はcv2.threshold()で二値化して自動でマスク画像を生成しました。除去したい箇所を白くし、そのまま残したい部分は黒くします。
マスク画像を用意する内容は以下です。
今回用意したマスク画像は以下です。
それでは、cv2.inpaint()を用いてダメージ補修を行いたいと思います。
img = cv2. npaint(src, inpaintMask, inpaintRadius, flags)
引数は以下の表の内容です。
| 引数 | 内容 |
|---|---|
| src | オブジェクトを除去したい画像データ |
| inpaintMask | 修復用マスク画像 |
| inpaintRadius | 近傍円形領域の半径（周辺のピクセルをいくつ利用するか） |
| flags | INPAINT_TELEA（Alexandru Telea法） INPAINT_NS（Navier Stokes法） |
それではダメージ補修をしていきましょう。
出力結果は以下の様になります。きれいに白い線がなくなっていますが、微妙に文字が崩れている箇所があるのがわかると思います。こちらはマスク画像の生成で閾値を調整すること、ダメージ補修のcv2.inpaint()の変数を調整することで改善が見込めます。
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おわりに
本記事ではOpenCVを用いた画像内のダメージ補修の方法を簡単に紹介しました。本記事では文字の書かれたワードクラウドの画像からマスク画像をcv2.threshold()を用いて二値化して生成し、cv2.inpaint()を用いて白い線を除去しました。画像内の不要なものが写り込み、それを除去したいケースが多いかと思いますので、こちらの手法を活用していきましょう。マスク画像の自動生成もOpenCVで行えると、かなり簡単にオブジェクト除去ができますので、そちらも一緒に考えると良いかと思います。
