PythonとOpenCVで画像の輪郭を検出・描画する方法

画像解析を行う際には、Python向けのオープンソースライブラリ「OpenCV（Open Source Computer Vision Library）」が広く利用されています。OpenCVをインストールした後、プログラム内では「cv2」という名前でインポートして使用します。

本記事では、画像ファイルに含まれる輪郭（コンタ）を検出し、描画する方法を解説します。輪郭とは、画像内の物体の形状を把握するために重要な情報で、「同じ明るさ（輝度）を持つ領域の境界上にある点を結んだ線」として定義されます。OpenCVでは、輪郭の検出にfindContours関数、輪郭の描画にdrawContours関数を使用します。

輪郭検出・描画関数の構文

cv2.findContours() ― 輪郭の検出

cv2.findContours(image, mode, method)

各引数の意味は以下の通りです。

• image：輪郭を検出する入力画像（二値画像が推奨）
• mode：輪郭の取得モード（例：cv2.RETR_EXTERNAL は最も外側の輪郭のみ取得、cv2.RETR_LIST はすべての輪郭を取得）
• method：輪郭の近似手法（例：cv2.CHAIN_APPROX_NONE はすべての点を保持、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE は冗長な点を圧縮して保持）

cv2.drawContours() ― 輪郭の描画

cv2.drawContours(img, contours, contourIdx, color, thickness)

• img：描画対象となる画像
• contours：検出されたすべての輪郭
• contourIdx：描画する輪郭のインデックス。負の値を指定すると、すべての輪郭が描画される
• color：輪郭線の色（BGR形式で指定）
• thickness：輪郭線の太さ

サンプルコード

以下の例では、次の画像を入力として使用し、画像内の図形の周囲に輪郭を描画します。

この画像には3つの図形が含まれています。以下のプログラムを実行すると、すべての図形、または特定の図形だけに輪郭を描くことができます。

処理の流れは「画像の読み込み → 色空間の変換 → Canny法によるエッジ検出 → 輪郭の検出 → 輪郭の描画」となります。

import cv2

# 画像を読み込む
image = cv2.imread("path to image file")

# カラースペースを変換する
LUV = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LUV)

# Canny法でエッジを検出する
edges = cv2.Canny(LUV, 10, 100)

# 輪郭を検出する
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 検出された輪郭の数を表示する
print("Number of Contours is: " + str(len(contours)))

# インデックス0と2の輪郭に黄色い枠線を描画する
cv2.drawContours(image, contours, 0, (0, 230, 255), 6)
cv2.drawContours(image, contours, 2, (0, 230, 255), 6)

# 輪郭を描画した画像を表示する
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)

補足： OpenCVのバージョンによって、findContoursの戻り値の数が異なります。OpenCV 4.x系では上記のように戻り値は2つですが、3.x系では3つ返されるため、環境に合わせて書き方を調整してください。

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

Number of Contours found = 3

また、輪郭が描画された出力画像は以下のようになります。