簡単な画像処理フィルタの実装 - mist-team/mist GitHub Wiki

本チュートリアルでは，MISTのアルゴリズムを利用して，しきい値処理フィルタを実装してみましょう．

MISTでは，しきい値を決定するアルゴリズム（Pタイル法，判別分析法）の2種類を用意しています． これらのアルゴリズムは，しきい値を決定するだけなので，実際にしきい値処理を行う関数を実装してみたいと思います．

ヘッダファイルの準備

まずは，データを格納するMISTコンテナを準備しましょう．

#include <mist/mist.h>

さらに，今回はしきい値処理を行うために次のヘッダもインクルードします．

#include <mist/threshold.h>

テンプレート関数

今回実装するしきい値処理フィルタでは，入力となる画像がどのようなものかわかりません． つまり，どんなデータ型（double とか unsigned int とか・・・）の画像がくるかわからないということです． そこで，C++のテンプレート関数という機能を利用し，どんな画像がきてもちゃんと動作するようにしてみましょう．

MISTのコンテナを受け取るテンプレートの書き方には，大きく分けて3種類ほどあります．

    コンテナを指定して入力とする

    template< class T, class Allocator >
    void func( mist::array2< T, Allocator > &image ){ ... }

    MISTのどんなコンテナが来ても当てはまるようにする

    template< class T, class Allocator >
    void func( mist::array< T, Allocator > &image ){ ... }

    どんなコンテナが来ても当てはまるようにする

    template< class Array >
    void func( Array &image ){ ... }

ここで，3番目の書き方をした場合には，Array というものがどんな型でも受け付けてしまうため，関数 func を呼び出すときには注意が必要です． たとえば，

func( "あいうえお" );

という呼び出しも受け付けてしまうということです．

今回は，しきい値処理なので，何次元の画像が入力されても同じ処理で実現できるため，2番の方法で実装してみることにします． 関数の雛形はこんな感じになります．

template< class T, class Allocator >
void thresholding( mist::array< T, Allocator > &data )
{
    typedef typename mist::array< T, Allocator >::size_type  size_type;
    typedef typename mist::array< T, Allocator >::value_type value_type;
}

ここで，関数の内部で size_type と value_type というものを定義しています． これは，MISTコンテナの要素の型を識別するために必要です．

しきい値処理関数の実装

テンプレート関数がどんなものかわかったら，実際にしきい値処理を行う関数を実装してみましょう． MISTで用意しているしきい値決定アルゴリズムのうち，今回は判別分析法を利用します． 判別分析法は，名前空間 mist::discriminant_analysis の中で次のように定義されています．

template < class T, class Allocator >
array< T, Allocator >::value_type threshold( const array< T, Allocator > &in )

要するに，何らかの音声・画像データを受け取り，判別分析法を行ってしきい値を返すというものです． それがわかれば，しきい値処理なんて簡単です． 入力された音声･画像データを入力して，しきい値を得ればいいわけなので，次のように書けます．

value_type th = mist::discriminant_analysis::threshold( data );

ここで，戻り値を value_type 型で受けていることに注意してください． これは，入力されるコンテナのデータ型がわからない（テンプレートなので，どんな型が入ってくるかわからない）ためです． そこで，こうしておくことによりコンテナのデータ型が識別できて，キャストをする必要がなくなります（というのも，しきい値選択のアルゴリズムの戻り値がそうなっているため）．

あとは，このしきい値未満のデータを 0 にし，それ以外を 1 にすれば良いわけです． まとめると，次のような関数が出来上がります．

template< class T, class Allocator >
void thresholding( mist::array< T, Allocator > &data )
{
    typedef typename mist::array< T, Allocator >::size_type  size_type;
    typedef typename mist::array< T, Allocator >::value_type value_type;

    value_type th = mist::discriminant_analysis::threshold( data );

    for( size_type i = 0 ; i < data.size( ) ; i++ )
    {
        if( data[ i ] < th )
        {
            data[ i ] = 0;
        }
        else
        {
            data[ i ] = 1;
        }
    }
}

画像をしきい値処理してみよう

今回実装したしきい値処理関数を用いて，画像を2値化してみましょう． まずは，画像を読み込む処理が必要になるので，画像の入出力 を呼んで画像の入出力関数を実装してみましょう． ただし，入力画像をカラー画像として読み込むとエラーが出るので注意してください（というのも，カラー画像に対してしきい値を決定することができないためです）． また，今回実装したしきい値処理関数の出力は 0 と 1 であるため，そのまま画像を保存しても何にも表示されないと思います． 今回は，画像を表示するために，しきい値処理の出力が 0 と 255 になるようにしてみましょう！！

#include <iostream>

// MISTの一番メインとなるヘッダファイル
// 1・2・3次元画像を扱うコンテナが用意されてます
#include <mist/mist.h>

// しきい値選択を行うためのアルゴリズムが用意されてます
#include <mist/threshold.h>


// ファイルから画像を読み込んでMISTで提供するコンテナにデータを格納します
// サポートされている形式は
// JPEG, PNG, TIFF, BMP, PNM です
#include <mist/io/image.h>


template< class T, class Allocator >
void thresholding( mist::array< T, Allocator > &data )
{
    typedef typename mist::array< T, Allocator >::size_type  size_type;
    typedef typename mist::array< T, Allocator >::value_type value_type;

    value_type th = mist::discriminant_analysis::threshold( data );

    for( size_type i = 0 ; i < data.size( ) ; i++ )
    {
        if( data[ i ] < th )
        {
            data[ i ] = 0;
        }
        else
        {
            data[ i ] = 255;
        }
    }
}


int main( int argc, char *argv[ ] )
{
    if( argc < 2 )
    {
        std::cout << "入力画像のファイル名が必要です！！" << std::endl;
    }

    // mist::???? という風にMISTは ''mist'' という名前空間で囲まれています
    //     （C++の知識が必要？なければおまじないだと思って・・・）
    // MISTは全てC++のtemplateの機能を利用して作成されてます．
    // なので，2次元画像といってもいろんなデータ型が作成できます
    //     （例えばグレースケールだったりカラーだったり・・・）．
    // まずは，画像のデータ形式がどんな物かを決めます（重要です！！）
    typedef unsigned char value_type;  // 画像の要素がRGBの3成分からなるようにします
    typedef mist::array2< value_type > image_type;  // RGBが要素となる2次元画像の設定

    image_type image; // 画像の実体を作ります（プログラムミスを考えて，newで確保するのは控えめに・・・）．

    if( !mist::read_image( image, argv[ 1 ] ) )
    {
        // ファイルが読めないみたい・・・
        return( 1 );
    }


    // img に画像が読み込まれてるはずなので，なんか処理してください
    thresholding( image );


    mist::write_image( image, std::string( argv[ 1 ] ) + ".bmp" );

    return( 0 );
}
⚠️ **GitHub.com Fallback** ⚠️