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PythonとOpenCVを用いて、画像のノイズ除去を行う方法について解説します。この記事では、OpenCVのいくつかの関数を使用して、画像からノイズを除去する方法を学びます。

平滑化フィルタによるノイズ除去

平滑化フィルタは、画像のノイズを除去するための一般的な手法です。OpenCVの cv2.blur() メソッドを使用すると、画像の平滑化が可能です。

import cv2

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("image_data.jpg")

# 平滑化フィルタ
smooth_img = cv2.blur(img, (9,9))

# 表示
cv2.imshow("smooth_img", smooth_img)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

メディアンフィルタによるノイズ除去

メディアンフィルタは、画像のノイズを除去するための別の手法です。OpenCVの cv2.medianBlur() メソッドを使用すると、画像の平滑化が可能です。

import cv2

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("image_data.jpg")

# メディアンフィルタ
median_filter = cv2.medianBlur(img, 1)

# 表示
cv2.imshow("median_filter", median_filter)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ガウシアンフィルタによるノイズ除去

ガウシアンフィルタは、画像のノイズを除去するためのさらに別の手法です。OpenCVの cv2.GaussianBlur() メソッドを使用すると、画像の平滑化が可能です。

import cv2

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("image_data.jpg")

# ガウシアンフィルタ
img_gafilter = cv2.GaussianBlur(img, (9,9), 2)

# 表示
cv2.imshow("img_gafilter", img_gafilter)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

バイラテラルフィルタによるノイズ除去

バイラテラルフィルタは、エッジを保持しつつ画像をぼかすことができる特徴的なフィルタです。OpenCVの cv2.bilateralFilter() メソッドを使用すると、画像の平滑化が可能です。

import cv2

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("image_data.jpg")

# バイラテラルフィルタ
br_filter = cv2.bilateralFilter(img, 100, 120, 10)

# 表示
cv2.imshow("br_filter", br_filter)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上、PythonとOpenCVを用いた画像のノイズ除去について解説しました。これらの手法を組み合わせることで、さまざまな種類のノイズを効果的に除去することが可能です。画像処理におけるノイズ除去は、画像解析の精度を向上させるために重要なステップですので、ぜひ活用してみてください。.

投稿者 admin

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