【OpenCV】OpenCVで画像２値化（エッジ抽出）サンプルを試してみた

OpenCVを使ってやってみたかった事の一つに画像の二値化（エッジ抽出）があってそのサンプルを入手して試してみました。二値化って僕も専門外なので最近知ったのですがある決まった値（閾値）を元にその上か下かで分けてしまうという、白黒はっきりさせます的な処理です。
これをやるとどんな画像が出来るのかというと、こんな感じになります。
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では、中身を見てみましょう。
■サンプルコード

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

#define IMAGE(x, y) img.at<float>(y, x)
#define	THRESHOLD	85		// 閾値

void Thinning(cv::Mat &img)
{
    const int width = img.cols;
    const int height = img.rows;
    cv::rectangle(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(width - 1, height - 1),
                  CV_RGB(0, 0, 0));
    cv::Mat four_neighbor = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_CROSS,
                                                      cv::Size(3, 3));
    
    int step = 0;
    while (1) {
        step++;
        cv::Mat candidate = img.clone();
        cv::erode(candidate, candidate, four_neighbor);
        candidate = img - candidate;
        
        int	num_delete = 0;
        for (int y = 1; y < height - 1; y++) {
            for (int x = 1; x < width - 1; x++) {
                if (candidate.at<uchar>(y, x) == 0) {
                    continue;	                }
 
                int dx[8] = {1,  1,  0, -1, -1, -1,  0,  1};
                int dy[8] = {0, -1, -1, -1,  0,  1,  1,  1};
                unsigned char n[8];
                int num = 0;
                for (int i = 0; i < 8; i++) {
                    n[i] = img.at<uchar>(y + dy[i], x + dx[i]) ? 1 : 0;
                    num += n[i];
                }
                if (num < 3) {
                    continue;
                }
                //連結数の確認
                int m = 0;
                for (int i = 0; i < 4; i++) {
                    int k0 = i * 2;
                    int k1 = (k0 + 1) % 8;
                    int k2 = (k1 + 1) % 8;
                    m += n[k0] * (1 - n[k1] * n[k2]);
                }
                if (m == 1) {
                    img.at<uchar>(y, x) = 0;
                    num_delete++;
                }
            }
        }
        // 終了判定
        if (num_delete == 0) {
            break;
        }
    }
}
int main(int argc, char **argv)
{
    char *window_capture = "capture";
    cv::namedWindow(window_capture, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    char *window_output = "output";
    cv::namedWindow(window_output, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	
    cv::VideoCapture cap;
    cap.open(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "cannot find camera or file" << std::endl;
        return -1;
    }
    while (1) {
        cv::Mat frame;
        cap >> frame;
        
        cv::Mat gray, sobel, edge, edge_x, edge_y, result;
        cv::cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY);
        cv::Sobel(gray, sobel, CV_16S, 1, 0, 3);
        cv::convertScaleAbs(sobel, edge_x);
        cv::Sobel(gray, sobel, CV_16S, 0, 1, 3);
        cv::convertScaleAbs(sobel, edge_y);
        edge = edge_x + edge_y;
        cv::threshold(edge, result, THRESHOLD, 255, CV_THRESH_TOZERO);
        
        Thinning(result);
        cv::imshow(window_capture, frame);
        cv::imshow(window_output, result);
        
        int key = cv::waitKey(5);
        if (key == 3 || key == 27 || key == 'q') {
            break;
        }
    }   
    return 0;
}

今回はちょっとサンプルを変更して閾値として定義している値をTHRESHOLDを85にしてみました。
ちょうど半分だと白の割合が多くなっちゃったので。
色味についてはcvtColorの引数になっているCV_BGR2GRAYを変更すると代わりますが、そもそもRGBとかになってしまうと二値じゃなくなるので今回はCV_BGR2GRAYだけで試します。閾値も85のまま設定だけ変更してみます。

それ以外にthreshold関数の引数を変更する事で風合いが変わります。設定出来るパラメータと内容は下記の通りです。
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THRESH_BINARY　：　閾値を超えるピクセルは MAXに，それ以外のピクセルは 0 になります．
THRESH_BINARY_INV　：　閾値を超えるピクセルは 0 に，それ以外のピクセルは MAXになります．
THRESH_TRUNC　：　閾値を超えるピクセルは threshold に，それ以外のピクセルは変更されません．
THRESH_TOZERO　：　閾値を超えるピクセルは変更されず，それ以外のピクセルは 0 になります．
THRESH_TOZERO_INV　：　閾値を超えるピクセルは 0 に，それ以外のピクセルは変更されません．
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実際に試すとこんな感じ。
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