Python×OpenCVで学ぶ画像の算術演算：加算と減算の基本

はじめに

本チュートリアルでは、PythonのOpenCVを使って、画像同士の算術演算（加算・減算）を行う方法を解説します。まずはOpenCVモジュールをインストールする必要があります。

以下のコマンドを実行して、OpenCVモジュール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

2枚の画像を加算する

画像の加算には2枚の画像が必要です。cv2.add(image_one, image_two)というメソッドを使えば、シンプルな記述で加算処理が行えます。ただし、2枚の画像は同じサイズである必要がある点に注意してください。

画像1

画像2

それでは、実際のコードを見てみましょう。

サンプルコード

# 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('_one.jpg')
image_two = cv2.imread('_two.jpg')
# 2枚の画像を加算
result_image = cv2.add(image_one, image_two)
# 結果の画像を表示
cv2.imshow('Final Image', result_image)
# メモリを解放
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

出力結果

加算後の画像

なお、cv2.add()では飽和処理（サチュレーション）が行われ、各ピクセルの合計値が255を超えた場合は255に制限されます。そのため、単純なNumPyの足し算とは異なる結果になることがあります。

画像の減算

減算にはcv2.subtract(image_one, image_two)メソッドを使用します。ここでも、加算で使ったのと同じ2枚の画像を利用します。それではコードを見てみましょう。

サンプルコード

# 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('_one.jpg')
image_two = cv2.imread('_two.jpg')
# 2枚の画像を減算
result_image = cv2.subtract(image_one, image_two)
# 結果の画像を表示
cv2.imshow('Final Image', result_image)
# メモリを解放
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

出力結果

減算後の画像

減算の場合も同様に飽和処理が適用され、計算結果が負の値になったピクセルは0に制限されます。

まとめ

本記事では、OpenCVのcv2.add()とcv2.subtract()を使った、画像の加算・減算の基本的な方法を学びました。どちらの演算も、引数に渡す2枚の画像のサイズを揃えること、そして飽和処理によってピクセル値が自動的にクリップされることを覚えておきましょう。チュートリアルの内容について不明な点がある場合は、ぜひコメント欄でお気軽にお尋ねください。