OpenCVのHoughCircles()メソッドでハフ変換による円検出をJavaで実装する方法

画像の中から円を検出したい場合、「ハフ円変換(Hough Circle Transform)」を利用するのが有効です。OpenCVでは、ImgprocクラスのHoughCircles()メソッドを呼び出すだけで、この変換を簡単に適用できます。本記事では、Javaで実際に円検出を行う手順をサンプルコード付きで解説します。

HoughCircles()メソッドの主なパラメータ

• src: 入力画像を表すMatオブジェクト(8ビット・シングルチャンネルのグレースケール画像が推奨)

• circles: 検出された円の情報(中心座標と半径)を出力ベクトルとして格納するMatオブジェクト

• method: 検出手法を指定する整数値。通常はImgproc.HOUGH_GRADIENTを使用します

• dp: アキュムレータ解像度と画像解像度の逆比率を表すdouble値(例：Math.PI/180 = 1ラジアンごとの精度)

• minDist: 検出された円同士の中心間の最小距離を表すdouble値。小さすぎると誤検出が増えます

サンプルコード

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;

public class HoughCircleTransform extends Application {
   public void start(Stage stage) throws IOException {
      // OpenCVのコアライブラリを読み込む
      System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
      String file = "D:\\Images\\compass.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // 画像をグレースケールに変換
      Mat gray = new Mat();
      Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);

      // メディアンフィルタでノイズを低減(ぼかし処理)
      Mat blur = new Mat();
      Imgproc.medianBlur(gray, blur, 5);

      // ハフ変換で円を検出
      Mat circles = new Mat();
      Imgproc.HoughCircles(blur, circles, Imgproc.HOUGH_GRADIENT, Math.PI/180, 150);

      // 検出された円を元画像に描画
      for (int i = 0; i < circles.cols(); i++) {
         double[] data = circles.get(0, i);
         Point center = new Point(Math.round(data[0]), Math.round(data[1]));
         // 円の中心を描画
         Imgproc.circle(src, center, 1, new Scalar(0, 0, 255), 3, 8, 0);
         // 円の輪郭を描画
         int radius = (int) Math.round(data[2]);
         Imgproc.circle(src, center, radius, new Scalar(0, 0, 255), 3, 8, 0);
      }

      // MatをJavaFXのWritableImageに変換して表示用に準備
      Image img = HighGui.toBufferedImage(src);
      WritableImage writableImage = SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);

      // ImageViewの設定
      ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
      imageView.setX(10);
      imageView.setY(10);
      imageView.setFitWidth(575);
      imageView.setPreserveRatio(true);

      // Sceneオブジェクトを構築してウィンドウを表示
      Group root = new Group(imageView);
      Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
      stage.setTitle("Hough Circle Transform");
      stage.setScene(scene);
      stage.show();
   }

   public static void main(String args[]) {
      launch(args);
   }
}

処理の流れのポイント

このサンプルでは、以下のステップで円検出を実現しています。

1. 前処理: cvtColor()でカラー画像をグレースケールに変換し、medianBlur()(カーネルサイズ5)でノイズを除去します。前処理の品質は検出精度に直結するため重要です。

2. 円検出: HoughCircles()にHOUGH_GRADIENT手法、dp=π/180、minDist=150を指定して呼び出します。

3. 結果の描画: circles行列から各円の中心座標(x, y)と半径を取得し、circle()メソッドで赤色(Scalar(0, 0, 255))の点と輪郭を描画します。

4. 画面表示: 処理結果をBufferedImage経由でJavaFXのWritableImageに変換し、ImageViewでウィンドウ上に表示します。

入力画像

実行結果(出力)

上記プログラムを実行すると、コンパス画像から円が正しく検出され、以下のように赤い輪郭と中心点が描画された結果が表示されます。