画像セグメンテーションの簡単な紹介と、opencv 画像セグメンテーションのサンプルコード

画像のセグメンテーションは、コンピュータービジョンにおける重要なタスクであり、その目的は、画像内のオブジェクトを背景から分離すること、または画像をさまざまな領域に分割することです。このチュートリアルでは、画像セグメンテーションの基本的な概念と方法、およびそれらを実際に適用する方法を紹介します。

画像セグメンテーションは、画像を個別の領域に分割するプロセスです。これらの領域は通常、画像内のオブジェクト、背景、またはその他の対象部分を表します。画像セグメンテーションの結果は、オブジェクト認識、カウント、表面検査などのさらなる分析に使用できます。画像セグメンテーションの方法は、従来の方法と深層学習の方法に分けることができます。

画像セグメンテーション方法

いくつかの一般的な画像セグメンテーション方法を以下に簡単に紹介します。

しきい値のセグメンテーション: しきい値のセグメンテーションは、最も単純なセグメンテーション方法です。しきい値を設定することにより、画像内のピクセルは、グレー値に従って前景と背景に分割されます。
領域ベースのセグメンテーション: 領域ベースのセグメンテーション方法は、ピクセル間の類似性に基づいて画像を異なる領域にセグメント化します。一般的な領域セグメンテーション方法には、領域の拡大、領域のマージなどがあります。
エッジベースのセグメンテーション: エッジベースのセグメンテーション方法では、最初に画像内のエッジを検出し、次にエッジ情報に基づいて画像をさまざまな領域に分割します。一般的なエッジ検出アルゴリズムには、Canny、Sobel などがあります。
グラフベースのセグメンテーション: グラフベースのセグメンテーション方法は、画像をグラフ構造と見なし、グラフ内のノード間の関係を分析してセグメンテーションを実行します。一般的なグラフベースのセグメンテーションアルゴリズムには、GraphCut、GrabCut などがあります。
深層学習手法: 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) などの深層学習手法は、画像セグメンテーションタスクで目覚ましい成果を上げています。よく知られているセグメンテーションネットワークには、U-Net、Mask R-CNN、DeepLab などがあります。

ハンズオン: Python と OpenCV を使用した画像セグメンテーション

依存関係をインストールする

最初に必要なライブラリを次のようにインストールします。

pip install opencv-python
pip install matplotlib

しきい値セグメンテーションの例

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用阈值分割
_, thresholded = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原始图像和分割后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(thresholded, cmap='gray')
plt.title('Thresholded Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

キャニーエッジ検出の例

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

# 显示原始图像和边缘检测后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

U-Net を使用した画像セグメンテーション

最初に必要なライブラリをインストールします。

pip install tensorflow
pip install keras

事前トレーニング済みの U-Net モデルが既にあると仮定すると、次のコードを使用してイメージセグメンテーションを行うことができます。

import cv2
import numpy as np
from keras.models import load_model

def preprocess_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.resize(image, (256, 256), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    image = image / 255.0
    return np.expand_dims(image, axis=0)

def visualize_result(image, mask):
    plt.subplot(121), plt.imshow(image)
    plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122), plt.imshow(mask, cmap='gray')
    plt.title('Segmented Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.show()

# 加载预训练的U-Net模型
model = load_model('unet_model.h5')

# 读取图像并预处理
input_image = preprocess_image('input_image.jpg')

# 使用模型进行预测
predicted_mask = model.predict(input_image)

# 将预测结果可视化
original_image = cv2.imread('input_image.jpg')
original_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
visualize_result(original_image, predicted_mask[0, :, :, 0] > 0.5)

まとめと参考資料

このチュートリアルでは、画像セグメンテーションの基本概念、一般的な方法、Python と OpenCV を使用して単純な画像セグメンテーションを行う方法を紹介します。画像セグメンテーションは、さまざまな技術とアプリケーションを備えた幅広い分野です。イメージセグメンテーションの詳細については、次のリソースを参照してください。

このチュートリアルがお役に立てば幸いです。また、画像セグメンテーションの分野での学習と実践が成功することを願っています!