OpenCVで画像の輪郭を検出する方法【Pythonサンプルコード付き】

本記事では、OpenCVを使用して画像内の輪郭（コンタ）を検出する方法を解説します。輪郭とは、同じ色や明るさ（輝度）を持つ連続した点をつなげた曲線のことであり、形状分析や物体検出・認識において非常に有用なツールです。

元画像

処理の流れ（アルゴリズム）

輪郭検出は以下の手順で行います。

1. OpenCVをインポートする
2. matplotlibをインポートする
3. 画像を読み込む
4. BGR形式からRGB形式に変換する
5. RGB画像をグレースケールに変換する
6. 画像に対して閾値処理（二値化）を行う
7. findContoursで輪郭を検出する
8. drawContoursで輪郭を描画する
9. 結果を表示する

サンプルコード

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread('testimage.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

image = cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 2)
plt.imshow(image)
plt.show()

コードのポイント解説

• cv2.cvtColor：OpenCVは画像をBGR形式で読み込むため、matplotlibで正しく表示するにはRGB形式への変換が必要です。
• cv2.threshold：グレースケール画像に対し閾値127で二値化します。THRESH_BINARY_INVを指定することで、背景と対象が反転され、輪郭検出に適した画像になります。
• cv2.findContours：二値化画像から輪郭を抽出します。RETR_TREEはすべての輪郭の階層構造を取得し、CHAIN_APPROX_SIMPLEは輪郭点を圧縮してメモリを節約します。
• cv2.drawContours：第4引数の-1ですべての輪郭を描画し、緑色（0,255,0）、線幅2で表示しています。

実行結果

このように、わずか数行のコードで画像内の物体の輪郭を緑色の線として可視化できます。輪郭検出は、物体の面積計算、外接矩形の取得、形状マッチングなど、さまざまな画像処理タスクの基礎となる重要な技術です。