OpenCVを使った2枚の画像の加算(ブレンド)

目次

• 目標
• 理論
• ソースコード
• 解説
• 結果

前のチュートリアル: 画像に対する演算
次のチュートリアル: 画像のコントラストと明るさを変える!

原著者	Ana Huamán
互換性	OpenCV >= 3.0

2枚の画像をブレンドする方法を学ぶ!

目標

このチュートリアルでは以下を学ぶ:

• 線形ブレンド (linear blending) とは何か、そしてなぜ有用なのか;
• addWeighted() を使って2枚の画像を加算する方法

理論

覚え書き

以下の説明は、Richard Szeliski 著の書籍 Computer Vision: Algorithms and Applications によるものである

前回のチュートリアルで、ピクセル演算子 について少し学んだ。興味深い2項(2入力)演算子に 線形ブレンド演算子 がある:

\[g(x) = (1 - \alpha)f_{0}(x) + \alpha f_{1}(x)\]

\(\alpha\) を \(0 \rightarrow 1\) と変化させることで、この演算子は2枚の画像や動画の間で時間的な クロスディゾルブ を行うのに使える。スライドショーや映画製作で見られるものだ(かっこいいだろう?)

ソースコード

C++

ソースコードはこちらからダウンロードできる。

 
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
 
using namespace cv;
 
// we're NOT "using namespace std;" here, to avoid collisions between the beta variable and std::beta in c++17
using std::cin;
using std::cout;
using std::endl;
 
int main( void )
{
 double alpha = 0.5; double beta; double input;
 
 Mat src1, src2, dst;
 
   cout << " Simple Linear Blender " << endl;
   cout << "-----------------------" << endl;
   cout << "* Enter alpha [0.0-1.0]: ";
   cin >> input;
 
 // We use the alpha provided by the user if it is between 0 and 1
 if( input >= 0 && input <= 1 )
     { alpha = input; }
 
   src1 = imread( samples::findFile("LinuxLogo.jpg") );
   src2 = imread( samples::findFile("WindowsLogo.jpg") );
 
 if( src1.empty() ) { cout << "Error loading src1" << endl; return EXIT_FAILURE; }
 if( src2.empty() ) { cout << "Error loading src2" << endl; return EXIT_FAILURE; }
 
   beta = ( 1.0 - alpha );
   addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);
 
   imshow( "Linear Blend", dst );
   waitKey(0);
 
 return 0;
}

Java

ソースコードはこちらからダウンロードできる。

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
 
import java.util.Locale;
import java.util.Scanner;
 
class AddingImagesRun{
 public void run() {
 double alpha = 0.5; double beta; double input;
 
        Mat src1, src2, dst = new Mat();
 
        System.out.println(" Simple Linear Blender ");
        System.out.println("-----------------------");
        System.out.println("* Enter alpha [0.0-1.0]: ");
        Scanner scan = new Scanner( System.in ).useLocale(Locale.US);
        input = scan.nextDouble();
 
 if( input >= 0.0 && input <= 1.0 )
            alpha = input;
 
        src1 = Imgcodecs.imread("../../images/LinuxLogo.jpg");
        src2 = Imgcodecs.imread("../../images/WindowsLogo.jpg");
 
 if( src1.empty() == true ){ System.out.println("Error loading src1"); return;}
 if( src2.empty() == true ){ System.out.println("Error loading src2"); return;}
 
        beta = ( 1.0 - alpha );
        Core.addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);
 
        HighGui.imshow("Linear Blend", dst);
        HighGui.waitKey(0);
 
        System.exit(0);
    }
}
 
public class AddingImages {
 public static void main(String[] args) {
 // Load the native library.
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
 new AddingImagesRun().run();
    }
}

Python

ソースコードはこちらからダウンロードできる。

from __future__ import print_function
 
import cv2 as cv
 
alpha = 0.5
 
try:
    raw_input          # Python 2
except NameError:
    raw_input = input  # Python 3
 
print(''' Simple Linear Blender
-----------------------
* Enter alpha [0.0-1.0]: ''')
input_alpha = float(raw_input().strip())
if 0 <= alpha <= 1:
    alpha = input_alpha
# [load]
src1 = cv.imread(cv.samples.findFile('LinuxLogo.jpg'))
src2 = cv.imread(cv.samples.findFile('WindowsLogo.jpg'))
# [load]
if src1 is None:
    print("Error loading src1")
    exit(-1)
elif src2 is None:
    print("Error loading src2")
    exit(-1)
# [blend_images]
beta = (1.0 - alpha)
dst = cv.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0)
# [blend_images]
# [display]
cv.imshow('dst', dst)
cv.waitKey(0)
# [display]
cv.destroyAllWindows()

解説

次の処理を行うので:

\[g(x) = (1 - \alpha)f_{0}(x) + \alpha f_{1}(x)\]

2枚のソース画像 ( \(f_{0}(x)\) と \(f_{1}(x)\)) が必要だ。そこで、いつもの方法でそれらを読み込む:

C++

   src1 = imread( samples::findFile("LinuxLogo.jpg") );
   src2 = imread( samples::findFile("WindowsLogo.jpg") );

Java

        src1 = Imgcodecs.imread("../../images/LinuxLogo.jpg");
        src2 = Imgcodecs.imread("../../images/WindowsLogo.jpg");

Python

src1 = cv.imread(cv.samples.findFile('LinuxLogo.jpg'))
src2 = cv.imread(cv.samples.findFile('WindowsLogo.jpg'))

次の画像を使用した: LinuxLogo.jpg と WindowsLogo.jpg

警告

src1 と src2 を 加算 するので、両者は同じサイズ(幅と高さ)かつ同じ型でなければならない。

次に g(x) 画像を生成する必要がある。これには addWeighted() 関数が非常に便利だ:

C++

   beta = ( 1.0 - alpha );
 addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);

Java

        beta = ( 1.0 - alpha );
        Core.addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst);

Python

beta = (1.0 - alpha)
dst = cv.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, 0.0)

上の行のNumpy版(ただしcv関数の方が約2倍速い):

dst = np.uint8(alpha*(img1)+beta*(img2))

addWeighted() は次を生成するので:

\[dst = \alpha \cdot src1 + \beta \cdot src2 + \gamma\]

この場合、gamma は上のコードでの引数 \(0.0\) である。

ウィンドウを作成し、画像を表示して、ユーザーがプログラムを終了するのを待つ。

C++

 imshow( "Linear Blend", dst );
 waitKey(0);

Java

        HighGui.imshow("Linear Blend", dst);
        HighGui.waitKey(0);

Python

cv.imshow('dst', dst)
cv.waitKey(0)

結果