PythonとOpenCVで画像の算術演算を行う方法｜加算・減算のコード例付き解説

はじめに

このチュートリアルでは、OpenCVを使った画像の算術演算について学びます。画像に対しては、加算・減算・ビット演算など、さまざまな操作を適用することが可能です。ここでは、実際のコード例を交えながら、画像への演算処理の方法をわかりやすく解説していきます。

OpenCVのインストール

画像に対して演算を行うには、OpenCVモジュールが必要です。まずはターミナルまたはコマンドラインで、以下のコマンドを実行してOpenCVをインストールしましょう。

pip install opencv-python==4.1.1.26

上記のコマンドを実行すると、次のような成功メッセージが表示されます。

Collecting opencv-python==4.1.1.26
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1f/51/e0b9cef23098bc31c77b0e0
6221dd8d05119b9782d4c2b1d1482e22b5f5e/opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-win_amd64.w
hl (39.0MB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.14.5 in c:\users\hafeezulkareem\anaconda3\l
ib\site-packages (from opencv-python==4.1.1.26) (1.16.2)
Installing collected packages: opencv-python
Successfully installed opencv-python-4.1.1.26

※ここではバージョン4.1.1.26を指定していますが、特別な理由がない限り最新版をインストールしても問題ありません。その場合は「pip install opencv-python」だけでOKです。

画像の加算（ブレンド）

2つの画像を重ね合わせる（加算する）には、cv2.addWeighted()関数を使用します。この関数は合計5つの引数を受け取ります。1つ目と2つ目が対象となる2枚の画像、3つ目と4つ目がそれぞれの画像の重み（ウェイト）、そして5つ目が最終的な画像の明るさを調整するための値（ガンマ値）です。

今回使用するサンプル画像は以下の2枚です。

image_one（1枚目の画像）

image_two（2枚目の画像）

それでは、この2枚の画像を1枚に合成してみましょう。

コード例

# cv2モジュールをインポート
import cv2

# 画像を読み込んで変数に格納
image_one = cv2.imread('_1.jpg')
image_two = cv2.imread('_2.jpg')

# 2つの画像を加算（それぞれ50%ずつブレンド）
result_image = cv2.addWeighted(image_one, 0.5, image_two, 0.5, 0)

# 最終的な画像を表示
cv2.imshow('Final Image', result_image)

# メモリを解放
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

出力結果

最終画像

両方の画像の重みを0.5に設定することで、2枚の画像が半々でブレンドされた結果が得られます。重みの合計は1になるように調整するのが一般的で、たとえば一方を強調したい場合は0.7と0.3のように変更できます。

画像の減算

2つの画像の減算を行うには、cv2.subtract(image_one, image_two)メソッドを使用します。こちらも加算のときと同じ2枚の画像を使って試してみましょう。

コード例

# cv2モジュールをインポート
import cv2

# 画像を読み込んで変数に格納
image_one = cv2.imread('_1.jpg')
image_two = cv2.imread('_2.jpg')

# 2つの画像を減算
result_image = cv2.subtract(image_one, image_two)

# 最終的な画像を表示
cv2.imshow('Final Image', result_image)

# メモリを解放
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

出力結果

最終画像

減算では、1枚目の画像から2枚目の画像のピクセル値が差し引かれます。計算結果が負になった場合は0にクリップされるため、該当部分は黒く表示されます。この性質を利用すると、2枚の画像の差分検出などにも応用できます。

まとめ

このチュートリアルでは、OpenCVを使った画像の算術演算として、cv2.addWeighted()による加算（ブレンド）と、cv2.subtract()による減算の方法を紹介しました。これらの基本的な演算は、画像の合成、差分検出、背景除去など、さまざまな画像処理タスクの土台となる重要なテクニックです。ぜひ自分の画像でも試してみてください。

本チュートリアルについてご不明な点がある場合は、コメント欄でお気軽にお尋ねください。