Seam Carving の実装
画像処理プログラミングの数ある論文の中で最もシンプルかつ結果が面白いもののひとつにSeam Carvingという手法があります。
Seam Carvingは一言で言えば画像を縮小するための手法です。画像を縮小するための手法として、バイリニア補間やバイキュービック補間などという方法が取られるのは聞いたことがあるでしょう。これらの補間法は画像のどの場所も同じ割合で小さくします。一方、Seam Carvingは、どの場所なら小さくしてもよいかを見つけて、そこを優先的に小さくします。
Seam Carvingの賢いところは、この小さくしても良い場所を「動的計画法」という、基本的なアルゴリズムの教科書にも載っている方法で見つける点です。
それゆえ、アルゴリズムは非常にシンプルで、ソースコードも200行は越えません。具体的な処理内容は以下のリンクにある論文を参照してください。
Seam carving for content-aware image resizing [Avidan and Shamir 2007]
Seam Carvingの基本アイディアは、輪郭線の少ない部分は削りとっても、見た目の変化は少ないというものです。
以下に示すコードでは、ラプラシアン・フィルタを用いて輪郭線を抽出し、その強度を用いた動的計画法で、削っても問題がなさそうな場所(Seam)を見つけます。
また、Seamが削られる過程は見ていて面白いので、下記のコードでは画像を表示後、ボタンを押すたびにSeamを削る仮定を表示するようにしています。
結果画像
ソースコード
/***********************************************************
* Seam Carving Implementation
************************************************************
* このコードはSeam Carvingを実装したもので、指定した分だけ横幅を
* Seam Carvingにより削ります。削っていく過程がわかるように、
* SeamをCarveするごとにその過程を表示するようにしています。
*
* 参考文献
* S.Avidan and A.Shamir, "Seam carving for content-aware
* image resizing", ACM TOG 2007.
*
* 使い方
* > SeamCarving.exe [input image] [No. of carved seams]
*
* Copyright:
* This program is coded by tatsy. You can use this code
* for any purpose including commercial usage
************************************************************/
#include <iostream>
#include <list>
#include <vector>
using namespace std;
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char** argv) {
if(argc <= 2) {
cout << "usage: > SeamCarving.exe [input image] [No. of carved lines]" << endl;
return -1;
}
cv::Mat img = cv::imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
if(img.empty()) {
cout << "Failed to load image "" << argv[1] << ""." << endl;
return -1;
}
int width = img.cols;
int height = img.rows;
int N = atoi(argv[2]);
printf("width = %d, height = %dn", width, height);
// エッジを抽出する
cv::Mat gray, edge;
cv::cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::Laplacian(gray, edge, 0);
// Carvingの実行
cv::namedWindow("output");
vector<vector<int> > table;
vector<vector<int> > path;
for(int i=0; i<N; i++) {
// 動的計画法の実行
table = vector<vector<int> >(height, vector<int>(width, 0));
path = vector<vector<int> >(height, vector<int>(width, 0));
for(int x=0; x<width; x++) table[0][x] = edge.at<uchar>(0, x);
for(int y=1; y<height; y++) {
for(int x=0; x<width; x++) {
int id = -1;
int minval = INT_MAX;
for(int dx=-1; dx<=1; dx++) {
int xx = x + dx;
if(xx >= 0 && xx < width) {
if(minval > edge.at<uchar>(y-1, xx)) {
minval = edge.at<uchar>(y-1, xx);
id = dx;
}
}
}
path[y][x] = id;
table[y][x] = table[y-1][x+id] + edge.at<uchar>(y, x);
}
}
// Carveされるパスを抽出
list<int> cpath;
int xid = 0;
int minval = INT_MAX;
for(int x=0; x<width; x++) {
if(minval > table[height-1][x]) {
minval = table[height-1][x];
xid = x;
}
}
cpath.push_front(xid);
for(int y=height-1; y>=1; y--) {
cpath.push_front(xid + path[y][xid]);
xid = xid + path[y][xid];
}
// SeamをCarveする
cv::Mat tmp = cv::Mat(height, width-i-1, CV_8UC3);
int yid = 0;
list<int>::iterator it = cpath.begin();
while(it != cpath.end()) {
for(int x=0; x<width-i-1; x++) {
if(x < (*it)) {
for(int c=0; c<3; c++) tmp.at<uchar>(yid, x*3+c) = img.at<uchar>(yid, x*3+c);
} else {
for(int c=0; c<3; c++) tmp.at<uchar>(yid, x*3+c) = img.at<uchar>(yid, (x+1)*3+c);
}
}
++it;
++yid;
}
// 画像の更新
tmp.convertTo(img, CV_8UC3);
cv::cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::Laplacian(gray, edge, 0);
printf("%3d seams are carved!\r", i+1);
cv::imshow("output", img);
cv::waitKey(0);
}
printf("n");
cv::imwrite("output.png", img);
cv::destroyAllWindows();
}
今回の記事は以上になります。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。