[SciPy] 24. ガウス微分フィルタによるエッジ検出(ndimage.gaussian_gradient_magnitude)

はじめに

このページでは、SciPyのndimageモジュールにあるgaussian_gradient_magnitude関数を使って画像のエッジを検出する方法について解説します。ガウス微分フィルタを適用することで、画像内の輝度変化の大きい領域（エッジ）を強調し、物体の境界を検出することができます。

下記サイトから画像を取得し、plt.imread()関数で読み込みます。

skimage.colorモジュールのrgb2gray関数を使用して、RGB画像をグレースケール画像に変換できます。

このグレースケール変換画像をcmap=”bone”パラメータで表示すると、以下のような結果になります。

sigma=3でガウス微分フィルタを適用した結果は以下のようになります。

x方向にガウス微分フィルタを適用した結果は、ndi.gaussian_filter(img_g, (sigma,sigma), (0,1))で得られます。y方向の結果はorderを(1,0)とした場合に得られます。エッジの強度画像は、これら各成分の2乗値の平方根として計算されます。

ガウス微分フィルタのsigmaを変えた時の変化は以下のようになります。

SciPyのndimageモジュールに含まれるgaussian_gradient_magnitude関数は、画像処理においてエッジ検出を行うための強力なツールです。この関数は以下の特徴を持ちます：

エッジ検出は物体認識や画像セグメンテーションなど様々な画像処理タスクの基礎となる重要な技術です。gaussian_gradient_magnitude関数を活用することで、高度な画像解析を比較的簡単に実装することができます。