OpenCVを使って画像に逆二値化しきい値処理（THRESH_BINARY_INV）を適用する方法

この記事では、OpenCVを使用して画像に対して逆二値化しきい値処理（Inverse Binary Thresholding）を行う方法を解説します。

しきい値処理とは？

しきい値処理（Thresholding）とは、各ピクセルの値をあらかじめ設定したしきい値と比較し、その結果に応じてピクセルの値を変換する画像処理手法です。ピクセルの値がしきい値より小さい場合にはある値が割り当てられ、大きい場合には別の値が割り当てられます。

逆二値化しきい値処理の場合、以下のような変換が行われます。

• ピクセルの値がしきい値より小さい場合 → 最大値（255＝白）が割り当てられる
• ピクセルの値がしきい値より大きい場合 → 0（黒）が割り当てられる

通常の二値化処理とは白黒が反転した結果になるのが特徴です。

元画像

アルゴリズム

ステップ1：cv2をインポートする。
ステップ2：しきい値（threshold_value）と最大値（max_val）を定義する。
ステップ3：これらのパラメータをcv2.threshold()に渡し、実行したいしきい値処理の種類を指定する。
ステップ4：出力画像を表示する。

サンプルコード

import cv2

image = cv2.imread('testimage.jpg')
threshold_value = 120
max_val = 255

ret, image = cv2.threshold(image, threshold_value, max_val, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('InverseBinaryThresholding', image)

実行結果

コードの解説

プログラム内のret変数には、実際に使用されたしきい値が返されます。cv2.threshold()関数にcv2.THRESH_BINARY_INVを指定することで、逆二値化処理が実行され、しきい値（ここでは120）より小さい値を持つすべてのピクセルが最大値であるmax_val（255＝白）に置き換えられます。一方、しきい値より大きいピクセルは0（黒）になります。

このように、OpenCVではたった1行の関数呼び出しで逆二値化しきい値処理を簡単に実装できるため、物体検出や輪郭抽出などの前処理として広く活用されています。