【Java × OpenCV】Scharr演算子によるエッジ検出の実装例を解説

Scharr（シャール）演算子は、画像中のエッジ（輪郭）を水平方向・垂直方向の両方で検出できる手法です。Sobel演算子を改良したもので、特に小さなカーネルサイズにおいて精度の高い微分値を得られる点が特徴です。

OpenCVでは、ImgprocクラスのScharr()メソッドを呼び出すことで、指定した画像にScharrエッジ検出アルゴリズムを適用できます。このメソッドの主な引数は以下の通りです。

• 入力画像（ソース）と出力画像（デスティネーション）を表す2つのMatオブジェクト
• 画像のビット深度（ddepth）を表す整数値
• x方向およびy方向の微分次数を保持する2つのdouble型変数

サンプルコード

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ScharrEdgeDetection {
    public static void main(String args[]) {
        // OpenCVのコアライブラリを読み込む
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        String file = "D:\\Images\\win2.jpg";
        Mat src = Imgcodecs.imread(file);

        // 出力画像用の空のMatを作成
        Mat dst = new Mat();

        // x方向の微分次数：0、y方向：1 でScharrフィルタを適用
        Imgproc.Scharr(src, dst, Imgproc.CV_SCHARR, 0, 1);
        HighGui.imshow("Scharr - x:0 & y:1", dst);

        // x方向の微分次数：1、y方向：0 でScharrフィルタを適用
        Imgproc.Scharr(src, dst, Imgproc.CV_SCHARR, 1, 0);
        HighGui.imshow("Scharr - x:1 & y:0", dst);

        HighGui.waitKey();
    }
}

入力画像

実行結果

上記のプログラムを実行すると、以下のウィンドウが表示されます。

Scharr - x:0 & y:1（垂直方向のエッジを強調）：

Scharr - x:1 & y:0（水平方向のエッジを強調）：

このように、x方向とy方向の微分次数の組み合わせを変更することで、検出したいエッジの向きを切り替えることができます。実際の画像処理アプリケーションでは、両方向の結果を組み合わせることで、より精度の高い輪郭抽出が可能になります。