Pythonでの画像フィルタリング

騒々しい画像を扱うことは、特に携帯電話や低解像度のカメラの写真でよくある問題です。 このチュートリアルでは、この問題に取り組むためにOpenCVを使用してPythonの画像フィルタリング手法を調査します。

画像フィルタリング：強力なツール

画像フィルタリングは、ノイズと不要な機能を削除するために使用される重要な画像処理手法であり、より鮮明で強化された画像になります。 2つの主なフィルタータイプがあります。線形（平均、ラプラシアンなど）と非線形（例：中央値、最小、最大、sobel）。 各フィルターは、ノイズリダクションまたは画像の強化に特定の目的を果たします。

画像フィルタリングの背後にある数学

画像フィルタリングは、フィルターまたはマスク、通常は等しい寸法の正方形のウィンドウを使用します。このウィンドウには、出力画像に対するフィルターの効果を決定する数値係数が含まれています。 平均フィルターを適用します

opencvの

メソッドは、平均フィルターを適用します。 以下の例はこれを示しており、元の騒々しい入力と比較してより滑らかな画像をもたらします。

blur()ガウスブルールvs.両側フィルタリング

ガウスのぼやけは、もう1つのノイズリダーステクニックです。基礎となる数学は複雑ですが、OpenCVはアプリケーションを簡素化します。 ただし、ガウスのぼやけは、鋭いエッジをぼやけする可能性があります。

この方法は、ピクセルの強度の違いを考慮するガウスフィルターを使用してソリューションを提供します。 これにより、標準のガウスぼかしよりもエッジが保存されます。 以下のコードスニペットは、その使用を示しています：

ガウスフィルターと両側フィルターの比較

違いを説明するために、板の画像などのテクスチャーと鋭いエッジの画像を調べてみましょう。 標準的なガウスのぼかしはエッジを柔らかくしますが、両側フィルターはノイズを減らしながらより鋭い線を維持します。 bilateralFilter()元の板画像：

import cv2, argparse

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-i', '--image', required=True, help='Path to the input image')
args = vars(ap.parse_args())

image = cv2.imread(args['image'])
processed_image = cv2.bilateralFilter(image, 9, 80, 80)

cv2.imwrite('processed_image.png', processed_image)
cv2.waitKey(0)

ガウスのぼやけた厚板画像：

両側ろ過された厚板画像：

結論

OpenCVのPythonインターフェイスは、フィルタリングなどの高度な画像処理タスクを簡素化します。 このチュートリアルは、これらの手法をノイズリダクションと画像の強化に使用する力と容易さを示しています。

この投稿には、eコマースのウェブサイトの作成に経験されたWeb開発者であるNitish Kumarからの貢献が含まれています。

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