C++とOpenCVでバイナリ画像（二値画像）を作成する方法を解説

バイナリ画像（二値画像）とは、黒と白の2色のみで表現されるデジタル画像のことです。画像処理の観点から見ると、バイナリ画像は「0」と「1」という2つの値しか持たないピクセルで構成されています。ピクセルの値が0の場合は純粋な黒を、値が1の場合は純粋な白を表します。

グレースケール画像では、各ピクセルが256段階の異なる値を持つのに対し、バイナリ画像では2つの値しか存在しません。このシンプルさゆえに、バイナリ画像はさまざまな用途で活用されています。例えば、モルフォロジー変換（形態学的処理）ではバイナリ画像が必要であり、背景から物体の形状を抽出する処理にもバイナリ画像が用いられます。OpenCVを使用すれば、任意の画像を簡単にバイナリ画像へ変換することができます。

グレースケール画像への変換

まず、読み込んだ画像をグレースケール画像に変換する必要があります。以下のコードでは、「original_image」行列に格納された画像をグレースケール画像に変換し、「grayscale_image」行列に保存しています。

cvtColor(original_image, grayscale_image, COLOR_BGR2GRAY);

threshold()関数で二値化を行う

次に、グレースケール画像をバイナリ画像に変換し、結果を「binary_image」行列に格納します。

threshold(grayscale_image, binary_image, 100, 255, THRESH_BINARY);

ここで、「grayscale_image」は入力元の行列、「binary_image」は出力先の行列です。その後にある「100」と「255」という2つの値は、しきい値（閾値）の範囲を表しています。この例では、100より大きいグレースケール値を持つピクセルが255（白）に変換され、それ以外のピクセルは0（黒）になります。

サンプルプログラム

以下のプログラムは、画像を読み込んでバイナリ画像に変換し、元画像と変換結果を並べて表示する完全なコード例です。

#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
    Mat original_image;// 元画像を読み込むための行列を宣言//
    Mat grayscale_image;// グレースケール画像を保存するための行列を宣言//
    Mat binary_image;// バイナリ画像を保存するための行列を宣言
    namedWindow("Original Image");// 元画像を表示するウィンドウを宣言//
    namedWindow("Show Binary");// バイナリ画像を表示するウィンドウを宣言//
    original_image = imread("teddy.jpg");// 画像を行列に読み込む//
    cvtColor(original_image, grayscale_image, COLOR_BGR2GRAY);// BGRからグレースケールに変換し、結果を行列に保存//
    threshold(grayscale_image, binary_image, 100, 255, THRESH_BINARY);// グレースケール画像をバイナリ画像に変換//
    imshow("Original Image", original_image);// 元画像を表示//
    imshow("Show Binary", binary_image);// バイナリ画像を表示//
    waitKey(0);
    return 0;
}

実行結果

プログラムを実行すると、元のカラー画像と、しきい値処理によって白黒にはっきりと分離されたバイナリ画像がそれぞれ別のウィンドウに表示されます。しきい値の値を変更することで、白と黒の境界線がどのように変化するかを確認でき、画像の特徴に応じた最適な二値化処理を見つけることができます。