PythonとOpenCVを使用した画像の鮮鋭化

画像処理において、鮮鋭化は重要な手法の一つです。鮮鋭化は、画像のエッジを強調し、ぼやけた画像を鮮明にすることができます。PythonとOpenCVを使用して、鮮鋭化を実装する方法を紹介します。

鮮鋭化のメリットとデメリット

鮮鋭化の主なメリットは、ぼやけた画像を鮮明にし、エッジの強調ができることです。しかし、デメリットとしてノイズが増加することが挙げられます。

PythonとOpenCVによる鮮鋭化の実装

以下に、PythonとOpenCVを使用した鮮鋭化の実装例を示します。

import cv2
import numpy as np

def make_sharp_kernel(k: int):
    return np.array([
        [-k / 9, -k / 9, -k / 9],
        [-k / 9, 1 + 8 * k / 9, k / 9],
        [-k / 9, -k / 9, -k / 9]
    ], np.float32)

img = cv2.imread(<ファイルパス>)
kernel = make_sharp_kernel(1)
img = cv2.filter2D(img, -1, kernel).astype("uint8")

このコードは、鮮鋭化カーネルを作成し、それをcv2.filter2Dで適用しています。

鮮鋭化の実際の使用例

鮮鋭化は、ぼやけた画像を鮮明にする効果があります。また、エッジ検出したい箇所が弱い場合や、ノイズが少なく綺麗な画像に対して良い効果を発揮します。

ただし、ノイズが多かったりザラザラした画像の場合、そのデメリットが顕著になります。そのような場合、メディアンフィルタなどを鮮鋭化の後に用いると、エッジ強調の効果をある程度維持しながらノイズ増加のデメリットを補うことができます。

以上、PythonとOpenCVを使用した画像の鮮鋭化について説明しました。この技術を活用して、より高品質な画像処理を行ってみてください。.