OpenCVのイテレータメソッドを使って画像の色数を減らす方法

OpenCVには、C++のSTL（標準テンプレートライブラリ）と互換性のある「Mat_イテレータ」クラスが用意されています。このクラスを利用すると、画像内の各ピクセルに非常に簡単かつ効率的にアクセスすることができます。

イテレータを使用するには、まず「Mat_::iterator」のようにMat_イテレータクラスのオブジェクトを作成します。「Mat」の直後にアンダースコア（_）を付けて「Mat_」と記述するのは、これがテンプレートメソッドであるためです。テンプレートメソッドでは、オブジェクト生成時に戻り値となるデータ型を明示的に指定する必要があります。そこで本記事では、BGRの3チャンネルを持つ画素値を扱うため、というデータ型を宣言しています。

色数を減らす仕組み

色の削減（カラークオンタイゼーション）は、各チャンネルの画素値を一定間隔で量子化することで実現します。具体的には「現在の値 ÷ div × div + div ÷ 2」という式を適用します。例えばdiv=64の場合、0〜255の値が64刻みの4段階に丸められ、3チャンネル合わせて最大64色に削減されます。+div/2を加えることで、各区間の中央値に近い値へ丸められ、より自然な見た目になります。

サンプルコード

以下のプログラムは、OpenCVでイテレータメソッドを使用して色数を減らす方法を示したものです。

#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;//std名前空間の宣言//
using namespace cv;//cv名前空間の宣言//

void reducing_Color(Mat& image, int div = 64){ //関数の宣言//
    Mat_<Vec3b>::iterator iterator_start;//開始イテレータの宣言//
    iterator_start = image.begin<Vec3b>();//先頭位置のイテレータを取得//
    Mat_<Vec3b>::iterator iterator_end;//終了イテレータの宣言//
    iterator_end = image.end<Vec3b>();//末尾位置のイテレータを取得//
    for (; iterator_start != iterator_end; iterator_start++){ //全ピクセルをループ処理//
        (*iterator_start)[0] = (*iterator_start)[0] / div * div + div / 2;//第1チャンネル（青）の画素を処理//
        (*iterator_start)[1] = (*iterator_start)[1] / div * div + div / 2;//第2チャンネル（緑）の画素を処理//
        (*iterator_start)[2] = (*iterator_start)[2] / div * div + div / 2;//第3チャンネル（赤）の画素を処理//
    }
}

int main() {
    Mat image;//画像を格納する行列//
    image = imread("mango.jpg");//画像を読み込む//
    namedWindow("Image Window");//ウィンドウの宣言//
    reducing_Color(image);//色数削減関数を呼び出す//
    imshow("Image Window", image);//色数を減らした画像を表示//
    waitKey(0);
    return 0;
}

コードのポイント

• begin<Vec3b>()：画像の最初のピクセル位置を指すイテレータを取得します。
• end<Vec3b>()：画像の最後のピクセルの次の位置を指すイテレータを取得します。
• ループ処理：開始イテレータが終了イテレータに到達するまで、全ピクセルに対して順番にアクセスし、3つのチャンネルそれぞれに量子化処理を適用します。

実行結果

実行すると、元の画像から色数が大幅に削減され、ポスタライズ（階調圧縮）されたような効果が得られた画像がウィンドウに表示されます。divの値を変更すれば、色数の削減度合いを自由に調整できるので、ぜひいろいろな値で試してみてください。